CC BY
91
[email protected] Станислав Рувимович Ревзин,
кандидат экономических наук, доцент кафедры финансов, Саратовский социально-экономический институт (филиал)
ФГБОУ ВПО «РЭУ им. Г.В. Плеханова»
Александр Николаевич Маликов,
кандидат экономических наук, доцент, Саратовский социально-экономический институт (филиал)
ФГБОУ ВПО «РЭУ им. Г.В. Плеханова»
КЛАССИФИКАЦИИ И СТРАТЕГИЯ ЭКОЛОГО-ЭКОНОМИЧЕСКОГО ПРОГНОЗИРОВАНИЯ
Статья посвящена исследованию эколого-экономического прогнозирования на основе классификации прогнозов по различным критериям. Авторы установили задачи, стоящие перед эколого-экономическим прогнозированием. В статье обосновано, что прогнозирование в природопользовании носит прежде всего эколого-экономический характер и поэтому для него оптимальны методы экономического прогнозирования. Выявлено, что в природопользовании недостаточно разработаны количественные эколого-экономические и социальные параметры. Это предъявляет определенные требования к методологии построения стратегии прогнозирования. Выделены основные этапы реализации стратегии эколого-экономического прогнозирования.
Ключевые слова: социально-экономический прогноз, эколого-экономическое прогнозирование, моделирование, природоохранные мероприятия.
S.R. Revzin, A.N. Maíikov
CLASSIFICATION AND STRATEGY OF ECOLOGICAL AND ECONOMIC FORECASTING
The paper examines ecological and economic forecasting based on the classification of forecasts according to various criteria. The authors identify challenges that are faced by ecological and economic forecasting. The paper argues that forecasting in nature management is primarily ecological and economic in nature and therefore methods of economic forecasting are optimal for nature management. It is stated that nature management has insufficiently developed quantitative ecological, economic and social parameters. This creates certain requirements on the methodology of forecasting strategy. The basic stages of implementing the strategy of ecological and economic forecasting are identified.
Keywords: socio-economic forecast, environmental and economic forecasting, modeling, environmental protection measures.
УДК 338.27:504.75
Современный этап развития общества характеризуется повышением уровня антропогенной нагрузки на окружающую среду и ростом потребления природных ресурсов. При этом проблемы обеспечения восстановления нарушенного баланса потребления и воспроизводства на практике эффективно не решаются. Появление новых технологий добычи и переработки природных ресурсов, интенсификация разработки недр, высокий уровень загрязнения окружающей среды отходами, ухудшение экосистем и экологического комфорта общества - эти явления требуют развития новых информационных потоков, объективно отражающих состояние и перспективы экологического равновесия и возможности его регулирования.
Решение природоохранных задач возможно методами экономико-математического и статистического моделирования реально существующих систем, в динамике отражающих взаимодействие технико-экономических, эколого-экономических, социальных, а зачастую и глобальных политических параметров и процессов. Объеди-
нение усилий местных, региональных и общегосударственной природоохранных систем предполагает анализ и решение балансовых уравнений распределения природных ресурсов, установление нормативов их потребления, расчет потребностей в финансовых и материальных ресурсах. Прогнозирование представляет собой информационно-методологическую базу для такой работы. Прогнозирование - ключевой элемент системно-аналитического моделирования рационального использования природных ресурсов. Выбор методических подходов при этом основан на знании классификационных характеристик, особенностей применения и инструментария современных видов прогнозов.
Эффективное управление социально-экономическими процессами предполагает разработку целостной системы прогнозов, охватывающих все стороны жизни общества. Одним из важнейших элементов типологии прогнозов является их деление по признаку особенностей объектов прогнозирования. По сложившейся методологии по объектному признаку различают экономиче-
ские, научно-технические, демографические, социологические, геокосмические и некоторые другие разновидности прогнозов.
Как видно из приведенного перечня, прогнозирование в области природопользования в какой-то мере можно отнести к каждой группе, но проблемы эколого-экономи-ческого характера ближе и полнее соотносятся с методами экономического прогнозирования. Данная группа прогнозов смыкается с демографическими и социологическими прогнозами, образуя группу методов научно обоснованного предвидения возможных направлений устойчивого развития в будущем.
К числу основных задач эколого-экономического прогнозирования можно отнести:
- изучение динамики экономических явлений с учетом экологических ограничений;
- оценку возможности экстраполяции найденных закономерностей в будущее;
- предвидение вероятных узловых точек и проблем эколого-экономического развития в будущем;
- поиск возможных направлений экономического роста и обновление наиболее предпочтительных стратегий устойчивого развития.
Объектами эколого-экономического прогнозирования могут быть:
- внешнеполитические связи государства с учетом возможностей развития надгосударственных природоохранных институтов;
- конъюнктура регионального и межрегионального экологического рынка;
- размещение экологических инвестиций;
- развитие межрегиональных связей;
- определение крупных макроэкономических пропорций с учетом решения экологических проблем и т.д.
Демографический прогноз создает необходимые предпосылки для проведения определенной политики в области народонаселения. Влияние экологических проблем на демографическую обстановку проявляется в изменении темпов воспроизводства населения, стихийной миграции активного населения. Социологический прогноз позволяет оценить социальную структуру общества в будущем, определить потребности различных групп населения, предвидеть социальные последствия роста экологических проблем и т.д. [6].
В зависимости от периода прогнозирования все прогнозы делятся на краткосрочные (до года), среднесрочные (до 3 лет) и долгосрочные (свыше 3 лет) [6].
На время упреждения прогнозов в природопользовании, особенно долгосрочных, оказывают влияние продолжительность частных циклов природного и общественного воспроизводства. В качестве примера можно привести: геоэкологические циклы развития экосистем; циклы ресурсообмена обмена природы и общества; демографические циклы смены поколений (25 - 30 лет); научно-технический цикл, характеризующий период разработки и внедрения в производство новейших технических достижений (20 - 25 лет); цикл воспроизводства основных фондов в промышленности и сельском хозяйстве (15 - 20 лет); цикл хозяйственного освоения вновь открытых месторождений полезных ископаемых (10 - 20 лет) и т.п.
В зависимости от применяемой методологии все прогнозы могут классифицироваться на целевые (нор-
мативные), поисковые (исследовательские) и комплексные [6].
В случае с целевыми прогнозами объектом прогнозирования являются пути достижения поставленной цели.
Поисковые прогнозы базируются на изучении тенденций изменения объекта во времени и распространении найденной зависимости на перспективу. При использовании исследовательского подхода предполагается, что элементы будущего развития явлений заложены в фактах реальной действительности и закономерностях прошлого. Если будущее состояние объекта при исследовательском подходе - конечный результат прогнозирования, то при нормативном подходе - отправной пункт предвидения. Примером исследовательского прогноза может служить прогноз численности населения на перспективу.
Целевой и поисковый прогнозы, разработанные применительно к одному и тому же объекту, обычно дают разные результаты. Это объясняется тем, что при нормативном подходе прогнозные оценки стремятся к своим экстремальным значениям, в то время как при исследовательском прогнозировании - к усредненным величинам, закономерно вытекающим из сложившейся динамики развития.
Комплексный прогноз позволяет оценить перспективы с высокой достоверностью, благодаря применению многоступенчатого моделирования исследуемых эколо-го-экономических объектов и сравнения результатов исследовательского и нормативного подходов. Разрыв оценок, их количественный и качественный анализ позволяют выявить наличие объективных противоречий в развитии объекта исследования и наметить наиболее эффективные пути его преобразования в будущем.
По характеру представления конечных результатов прогнозы классифицируются на количественные и качественные [3]. Количественные методы прогнозирования основываются на обработке числовых массивов данных и, в свою очередь, делятся на каузальные, или причинно-следственные, методы и методы анализа временных рядов. Качественные, или экспертные, методы прогнозирования строятся на использовании мнений экспертов.
По характеру отношения прогноза к состоянию объекта прогнозирования в перспективе прогнозы бывают условные (активные) и безусловные (пассивные). Условный прогноз обычно многовариантен и позволяет оценить будущее состояние объекта с учетом влияния внешних и внутренних факторов. Безусловный прогноз характеризует будущее развитие как результат движения по инерции исходя из неизменности существующих тенденций.
По степени разброса прогностических оценок все прогнозы подразделяются на точечные (характеризуют состояние объекта с помощью однозначно установленной числовой величины) и интервальные (характеризуют состояние объекта в виде совокупности параметров в рамках определенного интервала).
Все эколого-экономические прогнозы могут классифицироваться в зависимости от масштабов объектов прогнозирования на макроэкономические, региональные, отраслевые и микроэкономические [6].
Прогнозирование в области природопользования в народнохозяйственных целях носит прежде всего эко-лого-экономический характер и наиболее полно соотносится с методами экономического прогнозирования. Особенностью природопользования является недостаточная разработанность количественных эколого-эконо-мических и связанных с ними социальных характеристик. Это формирует определенные требования к методологии построения стратегии прогнозирования.
Из-за того что система учета количественных показателей техногенного воздействия на окружающую среду несовершенна, первым этапом стратегии эколого-экономического прогнозирования должна стать качественная оценка направлений природоохранной деятельности.
На втором этапе следует построить прогноз динамики основных показателей, характеризующих направления деятельности, выбранные на первом этапе.
На третьем этапе появляется возможность создания многофакторных пространственно-временных моделей воздействия на окружающую среду.
На четвертом этапе предполагается сбалансированная увязка пропорционального потребления природных ресурсов и выделения средств на восстановление эко-лого-экономического баланса.
Всю совокупность методов прогнозирования можно условно разделить на три группы: 1) методы качественного прогнозирования; 2) методы экстраполяции и моделирования; 3) балансовые методы.
Если объектом исследования является совокупность качественных признаков, не подлежащих изучению с помощью количественных измерителей, то используются экспертные методы прогнозирования. Экспертные оценки сценариев развития ситуации применялись в прогнозировании последствий введения платежей за электромагнитное воздействие на окружающую среду. Было установлено, что наименее вероятно игнорирование предприятиями инвестиций в снижение уровня электромагнитного воздействия с одновременным уклонением от платежей за него. Наиболее вероятно, что введение платежей за электромагнитное воздействие приведет к инвестированию природоохранных мероприятий операторами сотовой связи и к снижению эколого-экономического ущерба.
Наибольшее практическое распространение получили методы непосредственной экстраполяции. Обязательным условием использования экстраполяционного подхода выступает наличие устойчивой динамики исследуемого процесса. Недостатками метода являются необходимость использования базовых данных за большой период и существенное снижение достоверности прогноза при увеличении срока его упреждения. Методы, основанные на анализе базы данных динамических рядов, применялись для прогноза последствий введения платежей за электромагнитное воздействие. Для оценки влияния этих платежей на финансовое состояние предприятий был проведен анализ, позволивший заключить, что увеличение налоговой нагрузки на 1% приведет к снижению коэффициентов рентабельности отрасли связи на 3%. Установлено, что введение платежей за электромагнитное воздействие на окружающую среду может привести к снижению рентабельности примерно на 1% [2].
Важное прикладное значение в прогнозировании принадлежит корреляционным и регрессионным методам. Их достоинства: универсальность, широкий набор функциональных зависимостей и возможность включить в модель фактор времени.
Метод простого скользящего среднего использовался для расчета прогноза забора воды в Саратовской области в сопоставлении с фактическими данными за 2001 г. [5]. Анализ показал, что простое сглаживание лишь в одном случае позволило получить достоверный прогноз - в потреблении воды на хозяйственно-питьевые нужды. Тем не менее во всех случаях наблюдаются периоды достоверного прогноза.
Существенные отличительные признаки имеют методы адаптивного прогнозирования. Их специфика заключается в том, что коэффициенты в расчетных формулах не остаются постоянными, а регулярно пересматриваются по мере поступления новой информации и модель адаптируется к изменившимся условиям. Большой теоретический и практический интерес представляют балансовые методы прогнозирования. Несмотря на заметные различия между методами, основанными на экстраполяции эколого-экономических процессов, для них характерно использование однородной по содержанию и обширной по объему исходной информации.
В случае значительных требований к точности прогноза и при наличии большого массива данных целесообразно применять каузальные (причинно-следственные) модели прогнозов. Дело в том, что с появлением современных вычислительных средств уровень сложности математических моделей существенно вырос. Появились модели, способные создавать «иллюзию реальности».
Также следует учитывать, что существуют процессы настолько сложные, что они не поддаются изучению математическими методами. Это не означает, однако, что они непознаваемы. Просто их исследуют гуманитарными методами и средствами искусства - столь же необходимыми методами изучения реальности, как и математические методы. А подвижная граница между гуманитарными и математическими методами изучения (в том числе и прогнозирования) реальности проходит как раз по имитационными моделям.
1. Гусев А. А. Современные экономические проблемы природопользования. М.: Международные отношения, 2004.
2. Ревзин С.Р. и др. Эколого-экономическое регулирование электромагнитного воздействия на окружающую среду / С.Р. Ревзин, А.Ю. Сомов, В.А. Щербаков, А.Н. Маликов. Саратов: Сарат. ин-т РГТЭУ, 2008.
3. Ревзин С.Р., Маликов А.Н. Возможности метода экспертных оценок в экономическом прогнозировании рационального природопользования // Вестник Российского государственного торгово-экономического университета. 2012. № 6 (66). С. 29 - 36.
4. Фоменко Г.А. Рекомендации по денежной оценке ресурсов и объектов окружающей среды: адаптация к условиям России методов эколого-экономического учёта ООН: метод. пособие / Г.А. Фоменко, М.А. Фоменко, К.А. Лошадкин. Ярославль: НПП «Кадастр», 2000.
5. Щербаков В.А. и др. Методические подходы к прогнозированию рационального природопользования / В.А. Щербаков, А.Н. Маликов, С.Р. Ревзин. Саратов: Сарат. ин-т РГТЭУ, 2010.
6. Щербаков В.А. др. Особенности прогнозирования рационального природопользования / В.А. Щербаков, А.Ю. Сомов, С.Р. Ревзин // Вестник СГСЭУ. 2005. № 10. С. 59 - 64.
