CC BY
214
dostupa: http://www.innov.ru/science/economy/ tse-noobrazovanie -v-sisteme -lekarstv/
12. Pigu A. Ekonomicheskaya teoriya blagoso-stoyaniya (Economic welfare theory), M. : Progress, 1985. T. 1. gl. 16-17.
13. Kiseleva I. A., Iskadzhyan S. O. Marketin-govaya otsenka vneshnih rinochnih faktorov, vliya-yuschih na protsess formirovaniya tarifa v sfere turiz-ma (Marketing evaluation of external market factors influencing the process of formation of tariffs in the sphere of tourism), Innov: elektronniy nauchniy zhur-nal, 2017. No. 2 (31) [Elektronniy resurs]. Re-zhim dostupa: http://www.innov.ru/science/economy/ marketingovaya-otsenka-vneshnikh-ry/
14. Robinson Dzh. Ekonomicheskaya teoriya nesovershennoy konkurentsii (Economic theory of imperfect competition), Ekonomicheskaya misl' Zapada M. : Progress, 1986. pp. 432-433.
15. Domcheva E. Te zhe trubi, tol'ko bokom (The same pipes, only sideways), Rossiyskaya gazeta Federal'niy vipusk. No. 6358 (86), 2014. pp. 15-16.
16. O sostoyanii rinka nefti v yanvare-oktyabre 2016 goda (On the state of the oil market in January-
October 2016), Federal'naya sluzhba gosudarstvennoy statistiki. [Elektronniy resurs]. Rezhim dostupa: http://www.gks.ru/bgd/free/b04_03/IssWWW.exe/ Stg/d06/258.htm (data obrascheniya: 15.10.2017).
17. Sayt PAO «Gazprom» / PAO «Gazprom» [Elektronniy resurs]. Rezhim dostupa: http://www.gazpro m.ru/about/ (data obrascheniya: 15.10.2017).
18. Vneshneekonomicheskie partneri // Sayt OOO «Gazprom-eksport» [Elektronniy resurs]. Rezhim dostupa: http://www.gazpromexport.ru/partners/ (data obrascheniya: 15.10.2017)
19. Statistika Mezhdunarodnogo energetiches-k ogo agentstva (Statistics of the International Energy Agency), Mezhdunarodnoe energeticheskoe agentstvo (IEA) [Elektronniy resurs]. Rezhim dostupa: http://www.iea.org/statistics/ (data obrascheniya: 15.10.2017)
20. Sayt Federal'nogo kaznacheystva [Elektronniy resurs]. Rezhim dostupa: http://www.roskazna.ru (data obrascheniya: 15.10.2017).
Дата поступления статьи в редакцию 05.07.2017, принята к публикации 20.09.2017.
08.00.05 УДК 332.05
ИСПОЛЬЗОВАНИЕ МЕТОДОВ ЭКОНОМИКО-МАТЕМАТИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ ПРИ РАЗРАБОТКЕ ПРОГНОЗА РАЗВИТИЯ МУНИЦИПАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ
© 2017
Юлия Сергеевна Аитова, младший научный сотрудник ИСЭИ УНЦ РАН, г. Уфа (Россия) Владимир Владимирович Орешников, кандидат экономических наук, старший научный сотрудник
ИСЭИ УНЦ РАН, г. Уфа (Россия)
Аннотация
Введение. Сложность управления социально-экономическими системами муниципального уровня и имеющийся в данной сфере комплекс проблем требуют внедрения современных методов прогнозирования и планирования параметров муниципального развития. Перспективным направлением в данной сфере является применение экономико-математических моделей, позволяющих получать научно обоснованные оценки рассматриваемых показателей на среднесрочную перспективу.
Материалы и методы. При проведении исследования использованы методы экономико-математического моделирования, статистического, структурного и динамического анализа, методы корреляционного и регрессионного анализа. Информационную базу составили статистические данные по ключевым показателям социально-экономического развития городского округа город Салават за период 2002-2015 гг.
Результаты. В рамках проведенного исследования была разработана концептуальная схема формирования экономико-математической модели муниципального образования, проведена логическая и математическая формализация модели, осуществлена ее апробация. В совокупности разработанная модель ГО г. Салават включает порядка 50 показателей. Полученные уравнения отвечают требованиям качества и позволяют проводить модельные расчеты на среднесрочную перспективу. Для учета нестабильности и вероятностного характера изменения параметров экономической системы рассмотрены три сценарных варианта: консервативный, базовый и целевой. Разработанная модель позволила получить количественный прогноз параметров развития города Салават на среднесрочную перспективу.
Обсуждение. Предложенная экономико-математическая модель может являться инструментом поддержки принятия решений, но не может заменить лицо, принимающее решение. Остается открытым вопрос об определении оптимального сочетания данных подходов. При этом сам прогноз становится фактором развития социально-экономической системы. Изучение данных положений позволит более полно понимать происходящие процессы в сфере управления развитием территориальных систем и принимать более обоснованные решения. Заключение. Применение подобного инструментария в управленческой практике даст возможность повысить эффективность принимаемых решений, обеспечить обоснованность получаемых прогнозов и в целом окажет положительное влияние на становление системы муниципального менеджмента в Российской Федерации. Ключевые слова: город Салават, индикаторы, муниципальное образование, муниципальное управление, планирование, прогнозирование, регрессионное уравнение, социально-экономическая система, стратегия развития, сценарное моделирование, управляемые параметры, экономико-математическая модель, эконометрика.
Для цитирования: Аитова Ю. С., Орешников В. В.Использование методов экономико-математического моделирования при разработке прогноза развития муниципального образования // Вестник НГИЭИ. 2017. № 10 (77). С. 89-99.
USE OF ECONOMIC-MATHEMATICAL MODELING IN COMPLING THE FORECAST OF DEVELOPMENT OF MUNICIPALITY
© 2017
Julia Sergeevna Aitova, the junior researcher ISER USC RAS, Ufa (Russia) Vladimir Vladimirovich Oreshnikov, Ph.D. (Economy), the senior researcher ISER USC RAS, Ufa (Russia)
Abstract
Introduction. The complexity of managing socio-economic systems at the municipal level and the complex of problems in this area require the introduction of modern methods of forecasting and planning of municipal development. A promising area is the use of economic and mathematical models that make it possible to obtain scientifically valid estimates of the parameters in question for the medium term.
Materials and methods. During the research were used methods of economic-mathematical modeling, statistical, structural and dynamic analysis, and methods of correlation and regression analysis. Information base was made by statistical data on key indicators of social and economic development of the urban district of Salavat for the period 2002-2015.
Results. As part of the study, a conceptual scheme for the formation of the economic and mathematical model of the municipality was developed, a logical and mathematical formalization of the model was carried out, and it was testing. In aggregate, the developed model of the UD of Salavat includes about 50 indicators. The obtained equations meet the quality requirements and allow carrying out model calculations for the medium term. To take into account the instability and probabilistic nature of changes in the parameters of the economic system, three scenarios are considered: conservative, basic and target. The developed model made it possible to obtain a quantitative forecast of the development parameters of the city of Salavat in the medium term.
Discussion. The proposed economic-mathematical model can be an instrument for supporting decision-making, but it cannot replace the person making the decision. The question of determining the optimal combination of these approaches remains. At the same time, the forecast becomes a factor in the development of the socio-economic system. The study of these provisions will make it possible to more fully understand the ongoing processes in the sphere of managing the development of territorial systems and make more informed decisions.
Conclusion. The use of such tools in management practice will make it possible to increase the effectiveness of the decision-making, ensure the validity of the forecasts received and, on the whole, have a positive impact on the formation of the municipal management system in the Russian Federation.
Key words: Salavat city, indicators, municipality, municipal management, planning, forecasting, regression equation, socio-economic system, development strategy, scenario modeling, controlled parameters, economic-mathematical model, econometrics.
For citation: Aitova J. S., OreshnikovV. V. Use of economic-mathematical modeling in compling the forecast of development of municipality. Vestnik NGIEI = Bulletin NGIEI. 2017; 10 (77): 90-99.
90
Введение
На сегодняшний день в практике планирования развития муниципальных образований основополагающую роль играют стратегии социально-экономического развития. В соответствии с федеральным законом от 28 июня 2014 г. № 172-ФЗ «О стратегическом планировании в Российской Федерации» данные стратегии представляют собой документы стратегического планирования, определяющие цели и задачи муниципального управления и социально-экономического развития муниципального образования на долгосрочный период [1]. В связи с этим данный документ является всеобъемлющим и включает в себя множество разделов и подразделов, среди которых традиционно присутствуют «Основные положения», «Анализ», «Результаты анализа», «Направления развития», «Механизмы реализации стратегии» и «Прогноз». В указанных разделах содержится тщательный анализ ключевых сфер жизнедеятельности общества данной территории, основные направления развития с учетом исторических ценностей, традиций и особенностей, разрабатываются мероприятия, определяются условия и сроки их реализации. Особое место в процессе подготовки стратегии занимает прогноз социально-экономического развития территории, т.е. видение будущего муниципального образования с учетом реализации данной стратегии.
Представляя собой вероятностное научно обоснованное суждение о перспективах, возможных состояниях того или иного явления в будущем и (или) об альтернативных путях и сроках их осуществления, прогноз социально-экономического развития территории имеет два взаимосвязанных аспекта:
- теоретико-познавательный (исследовательский) выступает в форме предсказания, которое заключается в описании возможных или желательных перспектив, состояний решений проблем будущего;
- управленческий выступает в форме предуказания, которое связано с решением проблем на основе информации о будущем [2, с. 15].
Необходимость разработки прогноза, причем качественного и обоснованного, определена тем, что он позволяет определить возможные изменения как внутренних, так и внешних условий экономической и социальной среды муниципального образования. В тоже время прогноз может выполнять сигнальную функцию, то есть предупреждать об угрозе появления негативных тенденций или возможных новых проблемах, требующих решения в течение ограниченного промежутка времени и дополнительных ресурсов [3].
При этом муниципальное образование является сложной системой, включающей множество элементов с разнородными характеристиками и взаимосвязями. В связи с этим формирование прогноза его развития является сложной задачей и требует применения современных научно обоснованных методов, способных снизить уровень субъективности принимаемых решений.
Данные положения обосновывают актуальность проведенного исследования в области разработки модельного инструментария прогнозирования социально-экономического развития муниципального образования.
Материалы и методы
Муниципальное образование является сложной территориальной социально-экономической системой, включающей в себя множество разнородных элементов. Управление подобной системой является задачей, требующей учета комплекса факторов внутренней и внешней среды [3, с. 110]. Таким образом, задача прогнозирования становится одной из первостепенных в территориальном менеджменте. Однако на сегодняшний день данная процедура сопряжена с рядом трудностей, основными причинами которых являются следующие [4, с. 144]:
1. Несогласованность целей на разных уровнях управления.
2. Функционирование в рамках муниципальной системы множества субъектов, с различными и зачастую противоположными целями.
3. Отсутствие системного характера экономической политики.
4. Недостаточное качество исходной информации.
5. Открытость системы и существенное влияние внешних воздействий на экономику муниципального образования.
Данные проблемы актуальны как для государственного, так и для муниципального уровней управления [5, с. 1155]. Однако проявляются они наиболее отчетливо на уровне муниципалитетов в силу ряда особенностей (относительно небольшое пространство, близость органов управления к населению и хозяйствующим субъектам, низкая самостоятельность) [6, с. 58]. При этом многие проблемы управления муниципальным развитием взаимосвязаны и взаимообусловлены [7, с. 111]. В связи с этим требуется комплексный подход к их устранению.
Данное положение обуславливает актуальность и важность выбора и обоснования инструментария, используемого при разработке прогноза. В литературных источниках насчитывается порядка 150 различных методов прогнозирования, но в прак-
тике управления социально-экономическим развитием используется порядка 20-30 из них [8, с. 25]. Традиционно методы прогнозирования делятся на интуитивные и формализованные. Несомненно, первые более распространены, однако их недостаток заключается в высокой степени субъективности, соответственно, их применение обосновано в случае преобладания качественных характеристик объекта прогнозирования. В рамках же обоснования прогнозно-плановых параметров социально-экономического развития муниципального образования более предпочтительными являются формализованные методы, используемые при условии, что информация об объекте прогнозирования носит в основном количественный характер, а влияние различных факторов можно описать с помощью математических формул. Данные методы базируются на математической теории, которая обеспечивает повышение достоверности и точности прогнозов, значительно сокращает сроки их выполнения, позволяет обеспечить деятельность по обработке информации и оценке полученных результатов. На сегодняшний день в теории и практике экономико-математического моделирования используется ряд принципиально отличающихся подходов к моделированию социально-экономических систем. В частности, могут быть выделены классы моделей, основанные на принципах экономического равновесия (модели межотраслевого баланса [9, с. 54], Брукинг-ская модель, модель LIFT, RIM, RUSEC и т. д. [10, с. 62]), поиске вероятностно-статистических закономерностей (Уортоновская модель, квартальная модель Р. Фэра, Эконометрическая модель экономики России (ЦЭМИ РАН, д.э.н. С. А. Айвазяна [11, с. 54])), разработке имитационных моделей (информационно-аналитический комплекс «Прогноз» (Пермский госуниверситет)), территориальная автоматизированная система «ТАИС» (Самарская государственная экономическая академия) [12, с. 51]) и другие. Следует отметить, что именно вероятностно-статистические модели, то есть модели, построенные, в первую очередь, на основе формирования комплекса регрессионных уравнений, получили наибольшее распространение в силу особенностей, присущих социально-экономическим системам муниципального и регионального уровней. При этом многие используемые на практике модели совмещают в себе элементы разных классов и поэтому отнести их к какой-либо одной группе не представляется возможным.
Несмотря на имеющиеся недостатки данного подхода, именно разработка и применение экономико-математических моделей в настоящее время
считается наиболее эффективным методом прогнозирования.
Исходя из данных предпосылок, в рамках проведенного исследования была разработана и апробирована экономико-математическая модель муниципального образования, построенная на основе следующих принципов: системности, комплексности описания социально-экономической системы [13, с. 1207], сбалансированности, адаптивности, теоретической обоснованности.
Алгоритм построения экономико-математической модели включает следующие этапы:
1) построение логической модели (исследование статистической базы и выявление основных показателей, а также их взаимоувязка, выбор индикаторов);
2) математическая формализация взаимосвязей между элементами объекта прогнозирования, внешними параметрами и результирующими показателями;
3) сценарное моделирование (выбор сценариев развития);
4) наполнение модели.
Концептуальная схема предлагаемой экономико-математической модели муниципального образования представлена на рисунке 1.
Как отмечалось ранее, высокая степень открытости муниципальной системы не позволяет рассматривать ее в отрыве от макроэкономической ситуации и тенденций развитии внешней среды. В частности, должны быть учтены такие параметры, как индекс потребительских цен и темпы роста валового регионального продукта субъекта Российской Федерации, в котором располагается муниципальное образование, уровень жизни в соседних муниципальных образованиях и в целом по региону, параметры бюджетно-налоговой системы и т. д. В свою очередь, для описания процессов, происходящих внутри муниципального образования, требуется разработка комплекса балансовых и регрессионных уравнений, обеспечивающих логическую взаимосвязь показателей. Принимая во внимание целевую направленность разработки данной модели как инструмента управления при решении задач, стоящих перед администрацией муниципального образования как ключевого исполнителя стратегии развития территории, целесообразным представляется выбор управляемых параметров осуществлять с позиции муниципального управления. Кроме того, в рамках муниципальной системы действует множество иных заинтересованных лиц (стейкхолдеров) [14, с. 370], для описания целей функционирования которых также должны быть предусмотрены соответствующие механизмы.
Администрация МО
Внешняясреда
Стейкхолдеры
знешние параметры
Сценарные параметры
Управляемые параметры
ВнуТ параметры
Логическая взаимоувязка показателей Корреляционно-регрессионный
Экономико-математическая модель анализ
Балансовое соотношение Сценарное моделирование
Прогнозно-плановые оценки
Рисунок 1 - Система разработки экономико-математической модели муниципального образования
Таким образом, разработанный модельный инструментарий должен позволять количественно обосновывать основные параметры социально-экономического развития и оценивать последствия реализации мер государственного и муниципального управления, а также влияния факторов внешней среды.
Результаты Предложенный подход к разработке прогноза социально-экономического развития муниципального образования был апробирован на данных городского округа город Салават Республики Башкортостан. Информационную базу для построения модели и дальнейших расчетов составили статистические данные по ключевым показателям социально-экономического развития города за период 2002-2015 гг. Как отмечено ранее, выбор показателей моделирования обусловлен необходимостью соблюдения принципов комплексности и системности исследования столь сложного объекта моделирования как муниципальное образование. Вместе с тем на отбор показателей оказывает влияние цель проводимого исследования, определяемого задачами разработки прогноза социально-экономического развития города на среднесрочную перспективу, а также особенности развития самого города, структуры его экономики, основные проблемы и риски дальнейшего развития.
В связи с этим в рамках модели были рассмотрены показатели трех блоков - социальной сферы, экономики города и муниципальных финансов, что соответствует трем общепризнанным экономическим агентам территориальной системы -«Домохозяйства», «Производитель» и «Государство». Отметим, что данные наименования достаточно условны, поскольку, например, агент «Государство» в данном случае представляет собой муниципальный уровень управления, а не государственный с точки зрения разделения полномочий [15, с. 103].
К социальной сфере, в том числе, были отнесены такие показатели, как численность населения (в том числе по отдельным возрастным группам), показатели естественного и миграционного движения населения [16], величина денежных доходов населения (в том числе с выделением ключевых источников), размер среднемесячной начисленной заработной платы на одного работника предприятий и организаций, а также величина начисленных пенсий и т. д. [17, с. 275]. Экономическое развитие города характеризуется такими показателями, как объем отгруженных товаров собственного производства, выполненных работ и услуг, оборот розничной торговли, объем инвестиций в основной капитал, наличие и ввод основных фондов организаций, среднегодовая численность работников предприятий и ор-
ганизации и т. д. Блок муниципальных финансов представлен доходной и расходной частями бюджета городского округа города Салават. В доходной части бюджета выделены ключевые составляющие - налоговые, неналоговые доходы и межбюджетные трансферты. Основными направлениями расходования бюджетных средств определены общегосударственные вопросы, национальная экономика, социальная политика и поддержка жилищно-коммунального хозяйства города. В качестве балансирующего показателя выступает величина профицита (дефицита) бюджета.
Кроме того, в модели учтено влияние внешней макроэкономической среды, в том числе по-
средством учета динамики валового регионального продукта Республики Башкортостан и индекса потребительских цен. Таким образом, в совокупности разработанная экономико-математическая модель городского округа города Салават включает порядка 50 показателей.
На следующем этапе проведен анализ взаимосвязей между данными показателями и сформирована логическая модель социально-экономической системы города (рис. 2). Стрелками на схеме показано влияние показателей друг на друга. Показатели макроэкономической среды вынесены за пределы модели, поскольку оказывают общее влияние на всю совокупность рассматриваемых показателей.
*_
Межбюджетные трансферты
Неналоговые доходы бюдежта
Налоговые доходы бюджета
Доходы бюджета ГО г. Салават
Национальная экономика
Социальная политика
Общегосударственные вопросы
ЖКХ
Расходы бюджета ГО г. Салават
Профицит (дефицит) бюджета
Объем отгруженных товаров собственного производства
Денежные доходы населения
Доходы населения от оплаты труда
Доходы от собственности
Доходы от предпринимательской деятельности
Оборот розничной торговли
Социальные трансферты
Средний размер пенсий
Рисунок 2 - Агрегированная схема взаимоувязки показателей модели муниципального образования
Следующий этап разработки модели предполагает определение ее управляемых параметров и перечня индикаторов, позволяющих судить об общем развитии социально-экономической системы. Принимая во внимание ориентацию разрабатываемой модели на решение задач муниципального управления, представляется целесообразным в качестве управляемых параметров в данном случае определить следующие:
- структура расходов бюджета ГО г. Салават;
- темп роста инвестиций в основной капитал;
- темп роста среднемесячной номинальной заработной платы.
В качестве индикаторов модели определено 7 количественно измеримых показателей, характери-
зующих результативность реализации принимаемых мер социально-экономической политики, в том числе:
- численность населения;
- среднемесячная номинальная заработная плата;
- объем отгруженной продукции по всем видам деятельности;
- объем инвестиций в основной капитал;
- величина денежных доходов населения;
- бюджетная обеспеченность;
- доля налоговых и неналоговых поступлений в доходах бюджета.
Данный перечень индикаторов агрегировано характеризует развитие города по всем трём выделенным ранее блокам модели. Сформировав таким
образом логическую модель муниципального образования, требуется перейти к ее математической формализации. Анализ имеющихся подходов в области экономико-математического моделирования позволил сделать вывод, что для решения поставленной задачи наиболее целесообразным является применение эконометрических методов. Для определения параметров регрессионных и балансовых уравнений модели было применено специализированное программное обеспечение, позволяющее оценить качество полученных уравнений и интегрировать отдельные уравнения в единую вычисли-
тельную схему. При этом предпочтение отдавалось линейным моделям, как наиболее четко интерпретируемым с логической и экономической точек зрения.
В качестве примера рассмотрим формирование денежных доходов населения, включающих доходы от оплаты труда, доходы от собственности, социальные трансферты, денежные доходы от предпринимательской деятельности и другие доходы. Каждый из выделенных источников рассчитывается в модели по строго определенной формуле и зависит от определенных факторов (табл. 1).
Таблица 1 - Математическая формализация модели экономики ГО г. Салават (фрагмент)
Параметр модели Регрессионное уравнение модели Параметр качества уравнения
Оплата труда (Хот) Хот = 5693,19+ 7,66^ШнЯ'ЗП где Nзан - среднегодовая численность работников предприятий и организаций; ЯЗП - среднемесячная начисленная заработная плата Я2 = 0,82 ^ = 23,45 г(а) = 3,08 *(Ь) = 4,84
Доходы от собственности (Хсоб) Хсоб = 4599,47+0,31 • Г1^ Я2 = 0,75 ^ = 48,64 г(а) = 5,68 г(Ь) = 2,21
Социальные трансферты (Хтр) Х = -409 19+15 39^ Я* тр ± ^ пенс 11 пенс где Nпенс - численность пенсионеров; Я*пенс -средний размер начисленной пенсии Я2 = 0,99 ^ = 991,48 ф) = 2,01 ф) = 31,49
Денежные доходы от предпринимательской деятельности (Хпр) Гпр = 12005,72+0,253^0*торг О'торг - оборот розничной торговли Я2 = 0,76 ^ = 35,71 ф) = 17,33 г(Ь) = 1,89
Денежные доходы населения (У) У = 375,79+1,0Ъ(Хот+Хсоб+Хтр+Хпр) Я2 = 0,99 ^ = 541,17 ф) = 2,18 *(Ь) = 23,26
Примечание: Я2 - значение коэффициента детерминации, Б - значение критерия Фишера, 1;(а) - значение критерия Стьюдента для свободного члена уравнения, 1;(а) - значение критерия Стьюдента для коэффициента при факторной переменной
Аналогичным образом были формализованы все взаимосвязи модели. Полученные уравнения отвечают требованиям качества [18, с. 64] и в совокупности позволяют проводить модельные расчеты на среднесрочную перспективу.
Для учета нестабильности и вероятностного характера изменения параметров экономической системы, а также иных рисков, в рамках формирования прогноза социально-экономического развития город Салават рассмотрены три сценарных варианта: консервативный, базовый и целевой. Выбор сценариев осуществлен исходя из рекомендаций Министерства экономического развития к прогнозированию в стратегии социально-экономического развития территории. Факторами формирования сцена-
риев явились как внешние, так и внутренние параметры. К внешним факторам отнесены параметры социально-экономического развития Республики Башкортостан и Российской Федерации. Ключевыми внутренними факторами формирования сценариев являются динамика инвестиций в основной капитал, темпы роста заработной платы, а также параметры бюджетной политики [19, с. 141].
Базовый вариант предполагает развитие экономики при сохранении сложившихся тенденций изменения внешних факторов при сохранении общей направленности бюджетной политики, в том числе объема и структуры социальных обязательств. Ориентируясь на прогноз социально-экономического развития Республики Башкортостан,
индекс промышленного производства в процентах к предыдущему году по базовому варианту составит в 2017 - 102,1 %, в 2018 - 102,2 %, 2019 - 102,3 %. Индекс потребительских цен снизится с 4,5 % в 2017 году до 3,7 % к 2020 году [20].
Консервативный вариант характеризует развитие экономики в условиях более низкой динамики цен на нефть и природный газ. Предполагается снижение ВВП Российской Федерации, падение инвестиций в основной капитал, увеличение инфляции и падение доходов населения, уровня жизни населения, что отразится на параметрах развития региона и муниципального образования. В частности, в данном варианте наблюдается более ощутимый рост цен (ИПЦ в 2018 - 103,6 %, в 2018 - 103,5 % и в 2019 - 103,4 %) [20].
Целевой вариант ориентирует на достижение целевых показателей социально-экономического развития и решения задач стратегического планирования. В данном случае предполагается выход
экономики на траекторию устойчивого роста (при достижении темпов роста ВРП Республики Башкортостан до 4,5 % в 2019 году), снижение инфляции до 4 % в 2017 году и 3,8 % к 2019 году, рост производительности труда при одновременном обеспечении макроэкономической сбалансированности. Предполагается ориентация экономики на инвестиционную модель развития при сохранении внешних условий на уровне базового варианта. Ключевые результаты проведенных модельных расчетов представлены на рисунке 3. Кроме того, следует отметить, что при базовом сценарии развития прогнозируется сокращение численности населения города, которая к 2020 году составит порядка 152,4 тыс. чел. (против 153,2 тыс. чел. в 2017 году). Ожидается постепенный рост номинальной заработной платы до 43,0 тыс. руб. к концу рассматриваемого периода при средней номинальной заработной плате по Республике Башкортостан на уровне 35,0 тыс. руб.
■ Денежные доходы населения
• Объем отгруженных товаров собственного производства
Рисунок 3 - Прогноз темпов роста ключевых показателей социально-экономического развития ГО г. Салават (по базовому сценарию), в процентах к 2016 году
При возможном ухудшении макроэкономических условий (консервативный сценарий) также будет наблюдаться сокращение численности населения на 1,1 % или в абсолютном выражении на 1 685 человек к уровню 2016 года. Инвестиции в основной капитал снизятся в 2019 году по сравнению с 2018 на 356 млн руб., а к 2020 еще на 0,64 %.
При целевом сценарии наблюдается стабильный рост объема отгруженной продукции собственного производства в среднем на 17 миллионов рублей в год. Численность населения возрастет до 153,3 тыс. чел. к 2020 году. Исполнение бюджета города, начиная с 2017 года и до конца прогнозируемого периода, планируется с незначительным дефицитом за счет опережающего роста расходов над доходами.
Обсуждение Несмотря на достаточно богатый опыт разработки стратегических документов в сфере территориального развития, сохраняется ряд нерешенных
вопросов относительно их оптимальной структуры, формы представления, а также методов разработки. Пожалуй, одним из ключевых вопросов остается обоснования параметров индикативного плана. Разработанная модель социально-экономической системы муниципального образования позволила получить количественный прогноз параметров развития города Салават на среднесрочную перспективу. Вместе с тем, на наш взгляд, на сегодняшний день подобная экономико-математическая модель и полученный на основе ее использования прогноз могут являться инструментом поддержки принятия решений, но ни в коем случае не должны подменять лицо, принимающее решение. Причиной тому является целый комплекс ограничений, накладываемый на использование формализованных методов. В частности, требуют принятия во внимание ограниченная рациональность поведения экономических агентов, наличие множества неформализуемых факторов,
влияние не только ретроспективных данных, но и ожиданий. Всё это и многое другое делает экспертное мнение столь же значимым при принятии итогового решения, как и результаты моделирования. Таким образом, речь идет не о замене одного подхода другим, а об определении оптимального сочетания данных подходов при разработке решений в области муниципального правления. С другой стороны, необходимо отметить, что индикаторы социально-экономического развития, формируемые в рамках стратегии развития муниципального образования, как отмечалось ранее, имеют не только прогнозный характер, но и несут в себе функцию целеполагания [21, с. 65]. Таким образом, сам прогноз становится фактором развития социально-экономической системы. Изучение данных положений, на наш взгляд, позволит более полно понимать происходящие процессы в сфере управления развитием территориальных систем и принимать более обоснованные решения.
Заключение
Проведенный анализ существующих подходов к формированию прогнозов социально-экономического развития муниципальных систем в Российской Федерации и управления их развитием позволил выявить ряд трудностей, отражающихся на их точности [22; 23]. Применение современных методов экономико-математического моделирования позволит снизить субъективность оценок и обеспечить учет взаимовлияния изменения параметров системы. Предложенная и апробированная на данных ГО г. Салават эконометрическая модель предоставляет возможность сосредоточить внимание на ключевых показателях развития города, учесть изменения условий внешней среды и сценарных параметров. В совокупности это позволит повысить точность прогнозирования, сократить продолжительность формирования прогноза и тем самым высвободить в дальнейшем время специалистов администрации города для решения иных задач [24; 25]. Данная модель фактически является инструментом для определения того, как повлияет изменение какого-либо показателя на прочие параметры развития системы. Таким образом, модель позволит оценить эффективность:
- распределения ресурсов;
- принятия управленческих решений;
- расходования бюджетных средств;
- инвестиционных проектов;
- принимаемых целевых программ развития городского округа и прочее.
При этом следует отметить, что предложенная модель может быть использована не только в рамках разработки стратегических документов развития города, но и в дальнейшем для прогнозирования
социально-экономического состояния города при уточнении текущих данных.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Федеральный закон «О стратегическом планировании в Российской Федерации» от 28 июня 2014 г. № 172-ФЗ.
2. Антохова И. В. Методы прогнозирования социально-экономических процессов : учебное пособие. Улан-Удэ : Изд-во ВСГТУ, 2004. 212 с.
3. Буньковский Д. В. Теневая экономика: анализ развития // Вестник Восточно-Сибирского института Министерства внутренних дел России. 2015. № 4 (75). С. 107-116.
4. Орешников В. В., Низамутдинов М. М. Разработка стратегий развития муниципальных образований на основе имитационного моделирования // Экономические и социальные перемены: факты, тенденции, прогноз. 2011. № 5 (17). С. 138-146.
5. Мигранова Л. И., Кобзева А. Ю. Влияние миграционных и демографических тенденций на трудовой потенциал Республики Башкортостан // Экономика и предпринимательство. 2016. № 10-2 (75-2). С. 1153-1158.
6. Лебедева Л. Г., Ростова А. В., Ургал-кин Ю. А. Удовлетворенность городской средой как фактор инновационного развития моногорода // Вестник Самарского муниципального института управления. 2014. № 3 (30). С. 52-59.
7. Зиннурова Г. Р. Современные подходы к управлению развитием социально-экономических систем // Экономика и управление: теория, методология, практика: сборник материалов XI Российской научно-практической конференции. Башкирский государственный университет. 2016. С. 111-115.
8. Ильин С. В., Ильина Л. А., Проценко Ф. В. Основы регионального управления и территориального развития. Уфа : УГАТУ, 2014. 248 с.
9. Тарасова Н. А., Васильева И. А., Суш-ко Е. Д. Анализ параметров социальной политики на основе прогнозирования показателей финансирования социальной сферы // Проблемы прогнозирования. 2009. № 5. С. 51-65.
10. Строев П. В. Трансформации пространственной структуры России // Вестник Института экономики Российской академии наук. 2014. № 4. С. 61-70.
11. Мызин А. Л., Татаркин А. И. Моделирование состояния национального богатства регионов России // Экономика региона. 2013. № 4 (36). С. 53-65.
12. Макаров В. Л., Бахтизин А. Р., Сулакшин С. С. Применение вычислимых моделей в государственном управлении. М. : Научный эксперт, 2007. 304 с.
13. Низамутдинов М. М., Орешников В. В. Методические и практические аспекты задачи моделирования и сценарного прогнозирования развития территориальной системы муниципального уровня // Экономический анализ: теория и практика. 2017. Т. 16, № 7. С. 1204-1216.
14. Уляева А. Г., Атаева А. Г. Исследование факторов формирования и развития городских агломераций как направления усиления межтерриториального взаимодействия в регионе // Экономика и предпринимательство. 2015. № 12-1 (65-1). С. 369-373.
15. Управление социально-экономическим развитием региона: проблемы, подходы, технологии / Под ред. Д. А. Гайнанова. М. : ЗАО «Издательство Экономика», 2008. 264 с.
16. Гаврикова А. В. Демографические процессы Республики Башкортостан в контексте проблемы устойчивости территориальных образований // Современные проблемы науки и образования. 2015. № 1-2 [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://www.science-education.ru/125-19833 (дата обращения 06.10.2017).
17. Пахомова А. И. К вопросу об изменении социально-экономического приоритета развития современного города // Инженерный вестник Дона. 2012. Т. 20. № 2. С. 271-276.
18. Крутиков В. К. Дорожкина Т. В., Зайцев Ю. В., Федорова О. В. Макроэкономическое планирование и прогнозирование. Калуга : Издательство «Эйдос», 2014. 112 с.
19. Сонина О. В. Методы прогнозирования национальной экономики в условиях рынка // Журнал ДИСКУРС-ПИ: Институт философии и права УрО РАН (Екатеринбург). 2014. Т. 11. № 4. С. 140-144.
20. Прогноз социально-экономического развития Республики Башкортостан на долгосрочный период до 2035 года (одобрен распоряжением Правительства РБ от 31 августа 2017 года № 825-р).
21. Кабашова Е. В. Проблемы выбора индикатора уровня жизни населения // Российский электронный научный журнал. 2013. № 1. С. 64-73.
22. Щукина Н. А. Имитационная модель как элемент управления и оценки эффективности работы отделения банка // Иннов: электронный научный журнал, 2017. № 1 (30) [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://www.innov.ru/science/tech/ т-itatsionnaya-model-kak-element-up/
23. Киселева И. А. VaR - модели оценки инвестиционных рисков // Иннов: электронный научный журнал, 2017. № 1 (30) [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://www.innov.ru/science/ econo-my/var-modeli-otsenki-investitsionnykh/
24. Хасаншин И. А. Системы поддержки принятия решений как элемент аналитической обработ-
ки территориальной информации региональными органами власти // Креативная экономика. 2011. № 9. С. 69-74.
25. Усманова Р. М. Системность в местном самоуправлении. Уфа, 2003. 140 с.
REFERENCES
1. Federalnyj Zakon «O strategicheskom plani-rovanii v Rossijskoj Federacii» ot 28 iyunya 2014 g. № 172-FZ.
2. Antoxova I. V. Metody prognozirovaniya so-cialno-ekonomicheskix processov (Methods of forecasting socio-economic processe), uchebnoe posobie. Ulan-Ude: Izd-vo VSGTU, 2004, 212 p.
3. Bunkovskij D. V. Tenevaya ekonomika: analiz razvitiya (Illicit economy: analysis of the development), Vestnik Vostochno-Sibirskogo instituta Ministerstva vnutrennix del Rossii, 2015, No. 4 (75), pp. 107-116.
4. Oreshnikov V. V., Nizamutdinov M. M. Ra-zrabotka strategij razvitiya municipalnyx obrazovanij na osnove imitacionnogo modelirovaniya (Working of the development strategies of municipalities on the basis of simulation modeling), Ekonomicheskie i socialnye peremeny: fakty, tendencii, prognoz, 2011, No. 5 (17), pp.138-146.
5. Migranova L. I., Kobzeva A. Yu. Vliyanie migracionnyx i demograficheskix tendencij na trudo-voj p-tencial Respubliki Bashkortostan (The impact of migration and demographic trends on the labor potential of the Republic of Bashkortostan), Ekonomika i pred-prinimatelstvo, 2016, No. 10-2 (75-2), pp.1153-1158.
6. Lebedeva L. G., Rostova A. V., Urgalkin Y. A. Udovletvorennost gorodskoj sredoj kak faktor innova-cionnogo razvitiya monogoroda (Satisfaction with Urban Environment as a Factor of Innovative Development of Monotown), Vestnik Samarskogo municipalnogo instituta upravleniya, 2014, No. 3 (30), pp. 52-59.
7. Zinnurova G. R. Sovremennye podxody k upravleniyu razvitiem socialno-ekonomicheskix system (Modern development management approaches socioeconomic systems), Ekonomika i upravlenie: teoriya, metodologiya, praktika: sbornik materialov XI Rossijskoj nauchno-prakticheskoj konferencii. Bashkirskij gosu-darstvennyj universitet, 2016, pp. 111-115.
8. Ilin S. V., Ilina L. A., Procenko F. V. Osnovy regionalnogo upravleniya i territorialnogo razvitiya (Foundation regional management and territorial development), Ufa : UGATU, 2014, 248 p.
9. Tarasova N. A., Vasileva I. A., Sushko E. D. Analiz parametrov socialnoj politiki na osnove progno-zirovaniya pokazatelej finansirovaniya socialnoj sfery (Analysis of parameters of social policy based on forecasting funding target social sphere), Problemy prognozirovaniya, 2009, No. 5, pp. 51-65.
10. Stroev P. V. Transformacii prostranstvennoj struktury Rossii (Transformation of the spatial structure of Russia), Vestnik Instituta ekonomiki Rossijskoj aka-demii nauk, 2014, No. 4, pp. 61-70.
11. Myzin A. L., Tatarkin A. I. Modelirovanie sos-toyaniya nacionalnogo bogatstva regionov Rossii (The modelling of national wealth of the Russia's regions), Ekonomika regiona, 2013, No. 4 (36), pp. 53-65.
12. Makarov V. L., Baxtizin A. R., Sulak-shin S. S. Primenenie vychislimyx modelej v gosu-darstvennom upravlenii (Application a computable models in public administration), M. : Nauchnyj eks-pert, 2007, 304 p.
13. Nizamutdinov M. M., Oreshnikov V. V. Me-todicheskie i prakticheskie aspekty zadachi mode-lirovaniya i scenarnogo prognozirovaniya razvitiya ter-ritorialnoj sistemy municipalnogo urovnya (Modeling and scenario forecasting of territorial system development at the municipal level: Methodological and practical considerations), Ekonomicheskij analiz: teoriya i praktika, 2017, t. 16, No. 7, pp. 1204-1216.
14. Ulyaeva A. G., Ataeva A. G. Issledovanie faktorov formirovaniya i razvitiya gorodskix aglome-racij kak napravleniya usileniya mezhterritorialnogo vzaimodejstviya v regione (Research of factors of urban agglomerations formation and development as the direction of strengthening the inter-territorial cooperation in the region), Ekonomika i predprinimatelstvo, 2015, No. 12-1 (65-1), pp. 369-373.
15. Upravlenie socialno-ekonomicheskim razvi-tiem regiona: problemy, podxody, texnologii (Management of socio-economic development of the region: problems, approaches, technology), M. : ZAO «Izda-telstvo Ekonomika», 2008, 264 p.
16. Gavrikova A. V. Demograficheskie processy Respubliki Bashkortostan v kontekste problemy ustoj-chivosti territorialnyx obrazovanij (Demographic processes in the Republic of Bashkortostan in the context of sustainable territorial entities), Sovremennye proble-my nauki i obrazovaniya, 2015, No. 1-2 [Elek-tronnyiy resurs]. Rezhim dostupa: http://www.science-education.ru/125-19833 (data obrascheniya 06.10.2017).
17. Paxomova A. I. K voprosu ob izmenenii so-cialno-ekonomicheskogo prioriteta razvitiya sovre-mennogo goroda (Yo the issue of changing socioeconomic priority of development modern city), Inzhe-nernyj vestnik Dona, 2012, T. 20, No. 2, pp. 271-276.
18. Krutikov V. K., Dorozhkina T. V., Zaj-cev Yu. V., Fedorova O. V. Makroekonomicheskoe planirovanie i prognozirovanie (Macroeconomic plan-
ning and forecasting), Kaluga : Izdatelstvo «Ejdos», 2014, 112 p.
19. Sonina O. V. Metody prognozirovaniya na-cionalnoj ekonomiki v usloviyax rynka (Methods of forecasting the national economy of the market), Zhurnal DISKURS-PI: Institut filosofii i prava UrO RAN (Ekaterinburg), 2014, T. 11, No. 4, pp. 140-144.
20. Prognoz social'no-ehkonomicheskogo razvitiya Respubliki Bashkortostan na dolgosrochnyj period do 2035 goda, odobrennyj rasporyazheniyami Pravi-tel'stva RB ot 31 avgusta 2017 goda № 825-r (The forecast of socio-economic development of Bashkortostan a long term for 2035, approved by Government Order of the RB of 31 August 2017 No. 825-r).
21. Kabashova E.V. Problemy vybora indikatora urovnya zhizni naseleniya (Of the problem of indicator choice of the standard of living of population), Rossijs-kij elektronnyj nauchnyj zhurnal, 2013, No. 1, pp. 6473.
22. Schukina N. A. Imitatsionnaya model' kak element upravleniya i otsenki effektivnosti raboti otdele-niya banka (Simulation model as a control and assessing the efficiency of Bank branches), Innov: elektronniy nauchniy zhurnal, 2017. No. 1 (30) [Elektronniy resurs]. Rezhim dostupa: http://www.innov.ru/science/tech/ im-itatsionnaya-model-kak-element-up/
23. Kiseleva I. A. VaR - modeli otsenki investit-sionnih riskov (VaR - models of assessment of investment risks), Innov: elektronniy nauchniy zhurnal, 2017. No. 1 (30) [Elektronniy resurs]. Rezhim dostupa: http: //www .innov.ru/ science/economy/var-modeli-otsenki-investitsionnykh/
24. Hasanshin I. A. Sistemi podderzhki prinya-tiya resheniy kak element analiticheskoy obrabotki territori-al'noy informatsii regional'nimi organami vlasti (System of support of decision-making as an element of analysis of territorial information by regional government authorities), Kreativnaya ekonomika. 2011. No. 9. pp. 69-74.
25. Usmanova R. M. Sistemnost' v mestnom sa-moupravlenii(Consistency in local government), Ufa, 2003.140 p.
Статья выполнена в рамках государственного задания ИСЭИ УНЦ РАН в части проведения НИР по теме «Технологии и инструментарий моделирования влияния трансформации человеческого капитала на пространственно-экономическое развитие территориальных систем».
Дата поступления статьи в редакцию 24.07.2017, принята к публикации 20.09.2017.
