CC BY
61
СТРАТЕГИЯ РАЗВИТИЯ
УДК: 338.27
методологический подход к разработке показателей для анализа и прогнозирования качественных сдвигов в региональной экономике*
л.и. бернасовская,
кандидат экономических наук, доцент кафедры экономики и управления на предприятии Email: Lbernasovskaya40@mail.ru филиал Санкт-Петербургского государственного экономического университета, г. Великий Новгород
и.р. кормановская,
кандидат экономических наук, доцент, директор филиала Санкт-Петербургского государственного экономического университета, г. Великий Новгород Email: vivat@mail.natm.ru
Статья посвящена проблеме оценки и прогнозирования качественных сдвигов в региональной экономике. Основной задачей было формирование перечня критериев и показателей.
Предложен авторский подход к решению проблемы.
Выделены этапы регионального научно-технологического прогнозирования и изменения структурных сдвигов в региональной экономике (составление прогноза, непосредственная разработка программ на основе прогноза и реализация этих программ).
В исследовании использован структурно-логический метод анализа. Сформирована система показателей оценки и прогнозирования структурных сдвигов, включающая три аспекта. Первый аспект связан с анализом систем показателей, необходимых для оценки инновационной активности регио-
* Исследование выполнено при поддержке Российского гуманитарного научного фонда (грант № 14-12-53001/14).
на. Второй аспект связан с оценкой цикличности, требующей не только качественных, но и количественных характеристик. Третий аспект связан с прогнозированием структурных сдвигов экономики в перспективе. Такой подход позволил получить более достоверные прогнозы, подтвержденные фактическими данными областного управления статистики по Новгородской области.
По отобранным показателям на примере Новгородской области проведен анализ и сделан прогноз структурных изменений воспроизводственных секторов экономики.
Сделан вывод о том, что управление структурными сдвигами в экономике Новгородской области является неэффективным. Структурные сдвиги по всем показателям, характеризующим развитие экономики области, были разнонаправленными и носили регрессивный характер. Выявлена причина такого состояния, которая заключается в недостаточном бюджетном и внутреннем инвестировании,
что не позволит обеспечить инновационный прорыв до 2030 г.
Разработаны рекомендации по реализации инновационного сценария развития области, которые могут быть использованы органами исполнительной власти при совершенствовании структурной политики.
Ключевые слова: прогнозирование, структурные сдвиги в экономике, технологическая реальность, конкурентоспособность регионов, региональная экономика
Разработка конкретных мероприятий по управлению региональными программами состоит из нескольких этапов, которые определяют особые требования к информации справочного, аналитического, исследовательского характера, необходимой для обоснования принимаемых решений.
Региональное научно-технологическое прогнозирование и изменение структурных сдвигов в экономике включают три этапа работы:
1) этап составления регионального прогноза, когда готовятся необходимая организационно-методическая документация, научная база, составляются прогнозы, изучаются устойчивые тенденции, разрабатываются варианты возможных путей социально-экономического развития региона;
2) этап непосредственной разработки программ на основе прогнозов в целях определения заданий и основных направлений регионального развития;
3) этап реализации региональных программ, когда принятые уточненные задания детализируются и доводятся до сведения исполнителей, а затем осуществляется постоянный контроль за их исполнением, включая коррективы для поддержания сбалансированного развития.
На всех этапах осуществляются два потока работ: подготовка и обоснование расчетов и выбор оптимальных решений, несмотря на специфические цели и круг исполнителей каждого из этапов.
В этом комплексе работ особенно важен первый этап, на котором разрабатываются концепции хозяйственного развития, анализируются пропорции, обеспечивающие устойчивые темпы роста регионального дохода, производительности общественного труда и каждой отрасли в целях возможного роста уровня жизни населения. На этом этапе разрабатываются научные прогнозы тенденций технологического развития, конкурентоспособности
региона и его отраслей, численности и структуры населения, трудовых ресурсов и развития внешнеэкономических отношений региона [5, 6, 10].
Обоснованность и объективность мер управляющего воздействия зависят от информации, соответствующей целям и задачам прогнозной работы во всех ее звеньях. На этом этапе задача сводится к установлению определенного перечня показателей, необходимых, во-первых, для решения прогнозных задач и, во-вторых, для обеспечения эффективности управляющих воздействий на экономику.
Система должна быть такой, чтобы каждый из входящих в нее показателей являлся катализатором хозяйственных процессов во времени в условиях качественных изменений в производстве и в потреблении и отражал потенциальную силу нарождающегося нового.
Таким образом, требуемая информация должна характеризовать различные процессы экономики прошлого, настоящего и будущего периодов времени (среднесрочные и долгосрочные тренды социально-экономического развития, технологическую реальность региона и динамику сдвигов научно-технологического порядка, темпы роста социально-экономических процессов, а также влияние внешнеэкономического воздействия на экономику региона). Проблема обоснования такого перечня показателей встает перед каждым исследователем, поскольку предметом анализа и оценок регионального прогнозирования является широкий круг общих и частных параметров и критериев. Основной подход к перечню базируется на полноте охвата явлений и показателей, их определяющих и работающих во времени в условиях качественных изменений. Показатели должны отражать инерцию традиционности и силу «нарождаемости» научно-технологических тенденций. Это и является главной проблемой в подготовке научно-методической документации при составлении региональных прогнозов. Вместе с тем следует решать и противоположную задачу — сокращение числа показателей для целей моделирования, поскольку их большое число невозможно обеспечить полными статистическими данными в силу отсутствия в настоящее время мониторингов научно-технологических и других изменений, а также глубины ретроспекции необходимых показателей.
В данной статье в методологическом аспекте рассматривается структурно-логический и системный подходы к формированию системы показателей
для прогнозирования структурных сдвигов в региональной экономике [3, 15].
Ведущая роль в подготовке необходимых материалов первого этапа принадлежит структурному анализу изменений, обусловленных технологическими спадами и подъемами экономики региона, его конкурентоспособности. Задачи анализа сводятся не только к оценке текущего состояния, но и к определению некоторого оптимального состояния в будущем, по которому принимаются управляющие решения на базе разработанных прогнозов социально-экономической системы. Система обобщающих параметров и показателей исследовалась в целях научно-технологического прогнозирования структурных сдвигов в экономике Новгородской области, для чего были решены следующие задачи:
— определение концептуально-методических подходов к научно-технологическому прогнозированию развития региональной системы;
— анализ среднесрочных и долгосрочных трендов социально-экономического развития Новгородской области за 2000-2012 гг.;
— оценка технологической реальности, характеризующей технологические циклы экономики области;
— анализ структурных особенностей новгородской экономики;
— выявление отраслевых особенностей в воспроизводственных секторах экономики (инновационно-инвестиционном, энергосырьевом, потребительском, инфраструктурном);
— выделение лидирующих отраслей, способных обеспечить технологическое развитие по показателям производительности труда и отдачи основных производственных фондов и финансовых результатов;
— оценка конкурентоспособности экономики Новгородской области;
— построение долгосрочных прогнозов динамики развития основных отраслей, секторов экономики Новгородской области с учетом технологической составляющей и структурных изменений.
Была принята поэтапная методология прогнозирования на основе экономико-математических методов, включающая:
— выявление на основе опросов специалистов научных сообществ, предприятий, администрации области перспективных технологических тенденций в развитии отраслей и экономики Новгородской области в целом;
— анализ важнейших среднесрочных тенденций в экономике и социальной сфере;
— анализ развития потенциала отраслей, секторов экономики и выявление пропульсивных отраслей по показателям эффективности и отдачи ресурсов;
— оценку конкурентоспособности экономики Новгородской области;
— оценку структурных сдвигов в рассматриваемый период;
— построение социальных, отраслевых и макроэкономических региональных прогнозов.
Были использованы анализ временных рядов, эконометрические методы анализа данных, модель экономического роста Кобба — Дугласа и модифицированная модель Тимбергена [4, 19, 20].
База данных содержит ряды 50 годовых показателей, отобранных с 2000 по 2012 г. по социальному, экономическому и технологическому блокам. Было исследовано более 200 рядов в различных взаимосвязях.
Система показателей для решения поставленных задач прогнозирования и мониторинга управляющих воздействий на экономику региона формируется по подсистемным блокам, выделенным в соответствии с перечисленными задачами.
В основе выявления среднесрочных тенденций социально-экономического развития региона лежат показатели динамики и структуры населения. Они являются исходной базой и конечной целью всей системы прогнозирования, что обусловливает необходимость отдельного блока системы показателей демографической и социальной динамики [9, 12]. К этому блоку относятся:
— изменение численности, рождаемости и смертности населения;
— средняя ожидаемость продолжительности жизни населения;
— уровень эмиграции и иммиграции в расчете на тысячу человек населения;
— доля населения в возрасте 60 лет и старше, в процентах к общей численности населения;
— доля трудоспособного населения в возрасте от 15 до 60 лет, в процентах к общей численности населения;
— численность занятого населения, в процентах к общей численности населения;
— процент безработных, исчисляемый по методологии РФ;
— уровень заболеваемости на тысячу человек населения;
— затраты на здравоохранение, в процентах к ВРП и на душу населения в сопоставимых ценах;
— уровень обеспеченности населения продовольствием, в том числе отечественного производства;
— затраты на культуру, в процентах к ВРП и на душу населения в сопоставимых ценах;
— динамика реальных доходов на душу населения, среднегодовые темпы прироста;
— дифференциация доходов населения (соотношение доли суммарных доходов верхних и нижних десяти процентов населения).
Необходимость исследования данной группы показателей обусловлена потребностью улучшения качества жизни населения, что предусмотрено государственными программами развития РФ до 2030 г.
Структурные сдвиги в региональной экономике обусловлены научно-техническим прогрессом, обеспечивающим технологические нововведения и положительные структурные сдвиги, и, наоборот, их отсутствие приводит к застоям и кризисным явлениям. Поэтому необходима комплексная оценка показателей научно-технического и производственного потенциалов, степени развития науки, инновационной активности предприятий, отраслей и в целом экономики [7, 8]. Причем исследование следует начинать с опроса экспертов и обобщения перспектив технологического развития на основе полученных анкет, а также с формирования паспорта технологий, применяемых отраслями данной территории. Система оценки по показателям инновационной деятельности региона представлена на рис. 1. Для обеспечения оптимальности принимаемых управленческих решений данные показатели должны быть в зоне постоянного слежения государственных властных структур.
Структурные показатели наиболее наглядно отражают уровень развития территории, но для полного представления они дополняются стоимостными и натуральными показателями.
Особое место в анализе и прогнозировании должны занимать показатели стоимости основных производственных фондов, поскольку они являются действительным богатством общества. По стоимости основных производственных фондов и выпуску продукции можно судить о размере, техническом совершенстве и эффективности использования средств производства.
Главная роль в научно-технологических, экономических и социальных изменениях региональной
экономики принадлежит инвестициям. Для оценки инвестиционной деятельности необходимо рассматривать общий объем инвестиций, инвестиции в основной капитал по видам экономической деятельности, их структуру, участие иностранного капитала, финансовые вложения капитала, инвестиции в основной капитал по федеральным программам, объем прямых портфельных инвестиций, инвестиции в научные исследования и в новые технологические решения. При этом важно рассматривать инвестиции в экономику как в текущих ценах, так и с учетом индексов физического объема [1, 2].
Комплексный анализ показателей объема ВРП, производства продукции и стоимости основных производственных фондов, объема инвестиций, объема внутренних затрат на НИОКР и их взаимосвязей необходим, поскольку позволяет анализировать и сравнивать технологическую реальность, экономическую эффективность общественного производства, конкурентоспособность отраслей и секторов экономики [11].
Вместе с тем для сравнения уровня инновационной активности и технологической реальности кроме объемных показателей важно использовать показатели на душу населения. Это такие показатели, как ВРП, денежные доходы, инвестиции в основной капитал, внутренние затраты на исследования и разработки, поскольку они будут отражать эффективность экономики, социальную эффективность, и на их основе проводится сравнительный анализ в пространстве и во времени.
В группу структурных показателей, отражающих научно-технологические преобразования, включают показатели, характеризующие непосредственно вклад отраслей и секторов в экономику области, в том числе:
— удельный вес отраслей и видов производств — носителей технического прогресса в общем выпуске промышленности;
— долю экспорта и импорта продукции, долю основных фондов, долю инвестиций, долю ВРП, долю занятых в экономике, по отраслям, секторам.
Для углубленного структурного анализа кроме указанных показателей используются расчетные частные и обобщающие показатели структурных сдвигов (масса структурного сдвига, скорость структурного сдвига, интенсивность, потенциал, индексы структурных сдвигов) [17, 18].
Самостоятельное значение для оценки динамики экономической эффективности производства,
Производственный потенциал
Качественные характеристики
Удельный вес занятых в инновационно-инвестиционном секторе в общей доле занятых в экономике, а также инновационно-инвестиционного сектора в общей стоимости основных фондов, в общем объеме инвестиций в основной капитал, в ВРП, в общем объеме отгруженных товаров собственного производства. Индексы производства по видам экономической деятельности. Уровень использования среднегодовой производственной мощности организаций по выпуску отдельных видов продукции. Удельный вес затрат на ИКТ в ВРП.
Количественные характеристики
Число предприятий по видам экономической деятельности. Основные фонды по видам экономической деятельности. Коэффициенты обновления и выбытия основных фондов. Степень изношенности основных фондов. Объем отгруженных товаров собственного производства. Инвестиции в основной капитал. Инвестиции в основной капитал по источникам финансирования. Инвестиции в основной капитал. Число организаций, использовавших ИКТ. Число персональных компьютеров на 100 работников организаций. Структура затрат на ИКТ
Интеллектуальный потенциал
Качественные характеристики
Удельный вес исследователей, занимающихся НИОКР. Уровень квалификации исследователей, выполнявших НИОКР. Удельный вес имеющих высшее образование. Отношение численности студентов вузов к численности экономически активного населения до 29 лет. Удельный вес расходов на образование, на научные исследования. Удельный вес инвестиций в основной капитал вида деятельности «образование». Количественные характеристики Число организаций и численность работников, выполнявших исследования и разработки по видам экономической деятельности. Число вузов. Численность студентов в вузах в расчете на 10 ООО чел. Численность принятых в вузы. Число выпущенных специалистов в расчете на 10 ООО чел. Численность аспирантов и докторантов в расчете на 10 000 чел.
Рис.
1. Показатели оценки научно-технического потенциала
и инновационной деятельности региона
Научно-технический потенциал
Качественные характеристики
Уровень инновационной активности организаций по видам экономической деятельности. Отношение объема отгруженной инновационной продукции к внутренним затратам на исследования и разработки и к затратам на технологические инновации. Удельный вес инновационной продукции в общем объеме отгруженной продукции. Доля затрат на технологические инновации в инвестициях в основной капитал, в ВРП и в денежных доходах населения. Доля выданных патентов в затратах на научные исследования и разработки. Число созданных передовых производственных технологий в расчете на 10 000 чел.
Количественные характеристики Структура затрат на технологические инновации по видам экономической деятельности и по типам инноваций. Доля и структура внутренних затрат на технологические инновации. Объем инновационных товаров и услуг. Количество поданных патентных заявок и выданных патентов на 10 000 чел. Число использованных производственных передовых технологий на 10 000 чел. Структура использованных производственных передовых технологий по видам экономической деятельности и по срокам внедрения
конкурентоспособности и инвестиционной привлекательности региона имеют показатели:
— фондоотдачи, фондовооруженности труда, стоимости основных производственных фондов на единицу заработной платы, использования капитала;
— трудоемкости, капиталоемкости, фондоемкости;
— производительности труда, заработной платы работника, заработной платы на единицу фондов;
— рентабельности, финансовых результатов;
— затрат на один рубль продукции, инвестиций на один рубль основных производственных фондов, инвестиций на один рубль отгруженной продукции, а также на один рубль затрат на исследования и разработки;
— экономической эффективности затрат на НИОКР, социальной эффективности затрат на исследования и разработки, обеспеченности инновационных процессов необходимым приростом основных фондов, объема отгруженной продукции на один рубль затрат на НИОКР и объема затрат на НИОКР на один рубль отгруженной продукции.
Таким образом, качественные показатели характеризуют структурные сдвиги в экономике по периодам оценивания. На их основе можно получить достоверную оценку изменений, обусловленных технологической реальностью в прогнозном периоде относительно базового периода. Количественные показатели определяют масштабы, объемы изменений. В оценке социально-экономической ситуации и прогнозах следует использовать абсолютные, относительные и средние показатели в стоимостных, натуральных и денежных единицах.
Таким образом, авторами рассмотрена ориентировочная схема подготовки аналитических материалов для пояснения возможного подхода к составлению перечня показателей для аналогичного исследования. Сами по себе такие перечни как документы для подготовки требуемых данных разрабатываются исследователями исходя из поставленных целей и практических задач. Часть показателей разрабатываемого перечня входит только в расчетные материалы, по которым ведется исследование, другая часть должна входить в мониторинг оценки инновационной активности регионов, необходимый для целей эффективного принятия решений.
От полноты, достоверности и качества сформированной информации будут зависеть дальнейшие
результаты работы по этапам реализации структурной политики региона.
Для научно-технологического прогнозирования структурных изменений Новгородской области были исследованы социально-экономическое состояние области, инновационная активность и технологическая реальность. Кроме этого, прогнозировались показатели, отражающие различные сферы региональной структуры.
Анализ социально-экономического состояния и инновационной деятельности Новгородской области позволяет сделать вывод о том, что у области нет явно выраженных экономических преимуществ для благоприятного развития, отсутствуют металлические полезные ископаемые, углеводороды, почва малоплодородна, что не позволяет развить сырьевые отрасли. Даже лесные ресурсы региона не являются уникальными. Область имеет невысокий промышленный потенциал. В общем объеме промышленного производства РФ он составляет менее 1%. Нет крупных предприятий с численностью более 7 тыс. чел. В этих условиях обеспечение административной эффективности управления конкурентоспособностью, производительностью отраслей и формированием новой структуры экономики на базе инновационной деятельности — основная задача властных структур и бизнеса.
Уровень благосостояния населения можно измерить произведенным ВРП, приходящимся на душу населения. Динамика этого относительного показателя в сопоставимых ценах хаотична (99% в 2002 г. и 102,3% в 2010 г.). Средний темп роста с 2000 по 2005 г. составил 5,9%, а за 2006-2010 гг. — 5,8%. Таким образом, наблюдается незначительная тенденция к снижению. Сравнение ВРП по абсолютным показателям в текущих ценах со среднероссийским уровнем — также не в пользу Новгородской области: в 2000 г. этот показатель был в 1,7 раза ниже, затем это расхождение увеличилось. Все это свидетельствует о неблагополучном состоянии населения на данной территории. Но все же индекс реальных располагаемых денежных доходов на душу населения свидетельствует об их росте благодаря предпринятым мерам. Так, средний темп роста доходов за рассматриваемый период составлял 7,5%, в том числе за 2000-2005 гг. — 6,8%, а за 2006-2012 гг. — 8,2%. Это положительная тенденция, и подтверждается она тем, что в области наблюдается сокращение численности населения с денежными доходами ниже прожиточного уровня.
Новгородская область является привлекательной для инвесторов, поскольку на ее территории отлажен механизм государственной поддержки инвестиционной деятельности, реализующий предоставление налоговых льгот, государственных гарантий, предоставляются льготные условия пользования имуществом, находящимся в областной собственности, и инвестиционный налоговый кредит, применяется субсидирование части процентной ставки по привлекаемым банковским кредитам.
Темпы роста инвестирования в области за рассматриваемый период превышали темпы роста их по РФ. Но в настоящее время не достигнут уровень объема инвестирования 1990 г. Индекс физического объема инвестирования в основной капитал в 2012 г. составил 109,4% (в 2005 г. — 147,3%). За период с 2000 по 2005 г. среднегодовой темп роста капитальных вложений в действовавших ценах составил 5,6%, а за 2008-2012 гг. сократился до 3,4%. По данным ИЭ РАН, для обновления материально-технической базы инвестиции должны были возрастать ежегодно на 30-35%. Кроме этого, в регионе незначительна доля бюджетных инвестиций (15,3%), недостаточна доля собственных средств предприятий (37,7%), доля прямых иностранных инвестиций (ПИИ) сократилась на 16,6 п.п. за 2000-2012гг.
Таким образом, главная проблема воспроизводства основных фондов за счет внутренних инвестиций в условиях инновационного развития осталась, а проблема привлечения достаточных объемов ПИИ в технологические преобразования области обострилась. Все это определило снижение инновационной активности в области.
Исследование динамики инновационного развития области выявило также ряд отрицательных тенденций, к которым относятся:
— низкая доля организаций, занимающихся наукой (менее 1%);
— малые объемы затрат на НИОКР;
— низкий уровень эффективности инноваций, инновационной активности населения и хозяйствующих субъектов;
— высокая степень изношенного оборудования (более 50%) и незначительный коэффициент обновления.
Анализ объемов инновационной продукции показал, что в основном ее объем обеспечивается химической промышленностью. Так, в 2005 г. он составил 97,4% от ее общего объема в экономике, но
эта доля к 2010 г. упала до 88,5% за счет сокращения капитальных вложений в отрасль.
Мировой опыт свидетельствует о том, что объем инвестиций в инновационное развитие должен превышать 5% от объемов производства. В Новгородской области в 2012 г. в целом он составил 8,36%, в том числе по инновационно-инвестиционному сектору — 5,53%. При этом более значительные инвестиции поступали в инфраструктурный и энергосырьевой сектора экономики.
К одной из главных негативных тенденций следует отнести сокращение количества создаваемых технологий в области, что компенсируется использованием готовых производственных технологий. Но по показателю количества передовых технологий на 100 000 чел. населения Новгородская область опережает среднероссийский показатель. В 2010 г. он составил 220 ед. против 126 ед. по РФ.
К положительной тенденции инновационного развития можно отнести улучшающийся рейтинг Северо-Западного федерального округа (СЗФО) и инновационную восприимчивость Новгородской области. Если в 2000 г. она занимала 7-е место, то к 2009 г. переместилась на 4-е место в округе.
Этапы исследования технологической реальности представлены на рис. 2. Цели проведения данной части работы — моделирование тенденций ретроспективного периода и количественная оценка управляющих параметров по потенциальным функциям на основе их исследования на экстремум
[14].
Процесс моделирования осуществлялся итеративно, исходя из синергетического подхода к развитию экономики, позволяющего описать процесс малым объемом переменных, но с использованием переменных порядка [16]. Исходя из полученных аналитических данных оценки среднесрочных тенденций, в том числе и данных экспертных оценок, были подобраны сценарные варианты развития экономического параметра в перспективе.
Необходимым дополнением к оценке технологической реальности является исследование отраслей, секторов и в целом экономики региона на конкурентоспособность по показателям эффективности планово-хозяйственной деятельности.
Оценка эффективности фактического производства Новгородской области по показателям труда и капитала характеризует сложившуюся структуру как переходную и не способную к рыночной конкуренции за исключением химического производства.
Этап 1. Оценка системных показателей на основе корреляционного анализа по натурально-стоимостным и относительным измерителям. Отбор существенных показателей
1
Этап 2. Моделирование по существенным показателям, отобранным на этапе 1
Этап 3. Моделирование существенных показателей на основе регрессионных методов и производственных функций Кобба - Дугласа
Корректировка моделей
Этап 6. Моделирование на основе потенциальных функций по относительным показателям, их исследование на экстремум в целях определения циклов на временной оси и оценки величины управляющих параметров
Рис. 2. Алгоритм исследования технологической реальности
Максимальная фондоотдача была получена в инновационно-инвестиционном секторе (в 2000 г. — 1,38 руб. на 1 руб., в 2012 г. — 3,93 руб. на 1 руб.). Но внутри данного сектора наиболее динамично развивалось строительство с максимальной отдачей (3,56 и 4,88 руб. на 1 руб. соответственно).
В энергосырьевом секторе фондоотдача за рассматриваемый период была минимальной и упала с 1,09 до 0,74 руб. на 1 руб., что объясняется, с одной стороны, отсутствием собственной топливно-энергетической базы (более 80% энергии поступает извне), и с другой стороны, наличием устаревших технологий, обусловливающих высокие потери в производстве. Эта негативная тенденция сложилась на фоне максимальной доли капитальных вложений в энергетику. А в целом по экономике области результирующая фондоотдача находится ниже уровня, чем в пропульсивных отраслях (лесообработка, химическое производство, строительство, пищевая промышленность, торговля).
Отраслевой анализ темпов роста производительности труда и средней заработной платы отражает тенденцию нарушения основного закона
устойчивого развития по всем отраслям (опережающий темп роста производительности труда по отношению к темпам роста заработной платы).
Среднегодовые темпы роста производительности труда и заработной платы составили:
— в пищевой промышленности 4,0 и 4,4%;
— в лесопереработке — 0,6 и 12,1%;
— в химической промышленности—0,8 и 6,2%;
— в металлургии — 3,4 и 11,1%;
— в машиностроении — 7,7 и 16,2%;
—в строительстве — 10,3 и 10,8% соответственно.
Таким образом, средние темпы роста производительности труда во всех рассматриваемых отраслях — ниже темпов роста заработной платы. Более того, в лесопереработке, химической и металлургической промышленности эти показатели отрицательны. Это свидетельствует о недостигнутом уровне физического объема производства по сравнению с предыдущим периодом 1990-х гг., а также об увеличении трудовых затрат, о неконкурентоспособности отраслей экономики, несмотря на их лидирующее положение в выделенных секторах. Но тем не менее полюсами роста могут быть и отрасли, которые имеют критериальные показатели ниже
желаемых, главное — это их динамичное развитие и потенциальная возможность дать толчок к развитию других отраслей экономики.
Доля экспорта Новгородской области по отношению к ВРП как показатель конкурентоспособности области значительно ниже, чем в России, за счет экспорта углеводородных ресурсов последней. Объем экспорта области составляет в общем объеме России 0,26%, в составе объема экспорта СЗФО — 2,48%. Область занимает по этому показателю 38-е место среди субъектов РФ и 8-е место среди субъектов СЗФО. Негативной тенденцией является снижение его объема с 2005 г. Оно обусловлено снижением объемов экспорта главным экспортером области — химическим производством в связи с вводом аналогичных мощностей в Китае в этот период времени.
Исследование динамики доли импорта от ВРП области характеризует в основном ее снижение с 10,1% в 2000 г. до 9,1% в 2009 г., но к 2012 г. она выросла до 13,4%.
По мнению М. Портера [13], в растущей экономике эта доля должна составлять до 25%. Но, по мнению авторов, в Новгородскую область импортируются в основном не инвестиционные, а потребительские товары. Поэтому для них такой уровень доли импорта правомерен. Тем более что в последние годы предприняты серьезные меры по обеспечению населения области продукцией местных сельскохозяйственных товаропроизводителей, организованы мясомолочные фермерские хозяйства, птицефабрика и др.
Следовательно, достигнутая доля импорта при сохранении национальной безопасности может увеличиться только при условии импорта инвестиционных товаров, которые вносят вклад в основные фонды и способствуют росту благосостояния населения. Объем импорта составляет 0,2% в импорте РФ и 1,07% — в СЗФО. Область занимает по этому показателю 50-е место среди субъектов РФ и 8-е — среди субъектов СЗФО.
Анализ структурных сдвигов на основе статистических методов за 2000-2012 гг. подтверждает неэффективное управление структурными сдвигами в экономике области. За указанный период в основном структурные сдвиги по всем показателям, характеризующим развитие экономики области, были разнонаправленными и носили регрессивный характер. Это привело к тому, что даже отрасли, способные быть конкурентоспособными (сельское
хозяйство, химическое производство, металлургия, деревообрабатывающая и пищевая промышленность), не смогли обеспечить инновационное развитие, несмотря на то, что Новгородская область является привлекательной для иностранного инвестора. Главная причина такого состояния заключается в недостаточном бюджетном и внутреннем инвестировании.
Таким образом, анализ социально-экономического состояния экономики Новгородской области, среднесрочных и долгосрочных тенденций ее развития, инновационной активности отраслей и секторов и прогнозных расчетов позволяет сделать вывод о том, что обеспечить инновационный прорыв до 2030 г. область не сможет. Но создать условия для устойчивого развития региональной экономики и базу для инновационного развития можно, и шаги в этом направлении администрацией Новгородской области предпринимаются. Инновационный вариант развития возможен за счет более широкого использования природных ресурсов и преобразования структуры экономики и ресурсного потенциала области в кластеры (более 10). Это позволит расширить нише-вые товарные позиции за счет более технологичных сегментов рынка, увеличить долю ВРП, повысить объем экспорта и снизить долю импорта за счет продовольственного импортозамещения.
Комплексный подход к формированию системы показателей, а также моделирование технологической реальности и принятая технология прогнозирования позволили получить достоверные прогнозы по большинству из рассмотренных показателей, что подтверждается сравнением их с фактически полученными данными за 2011-2012 гг. Расхождения между ними составляют от 1,2 до 3,7%, что ниже критериальной величины 5% согласно положениям теории вероятности для малых выборок.
Список литературы
1. Белоусов Д.Р., Сальников В.А., Анокин А.Ю., Фролов И.Э. Направления технологической модернизации ведущих отраслей российской экономики // Проблемы прогнозирования. 2008. № 6. С. 3-18.
2. Белоусов Д.Р., Фролов И.Э. Методологические и предметные особенности прогнозирования научно-технологического развития в современных условиях // Проблемы прогнозирования. 2008. № 3. С.88-105.
3. БлаубергИ.В., Юдин Э.Г. Становление и сущность системного подхода. М.: Наука, 1973. 271 с.
4 . Быстрай Г.П., Коршунов Л.А., Лыков И.А., Никулина Н.Л., Охотников С.А. Методы нелинейной динамики в анализе и прогнозировании экономических систем регионального уровня // Журнал экономической теории. 2010. № 3. С. 104-114.
5. Глазьев С.Ю. О стратегии и концепции социально-экономического развития России до 2020 года // Экономика региона. 2008. № 3. С. 14-27.
6. Глазьев С.Ю. Антикризисная модернизация // Инновации. 2009. № 10. С. 49-54.
7. Годэн Б. Концептуальные основы научной, технологической и инновационной политики // Форсайт. 2010. № 2. С. 34-43.
8. Горизонты инновационной экономики в России: Право, институты, модели. М.:Ленанд, 2010. 240 с.
9. Жеребин В.М., Романов А.Н. Уровень жизни населения. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2002. 592с.
10 . Кузык Б.Н., Яковец Ю.В. Россия — 2050. Стратегия инновационного прорыва. М.: Экономика, 2004. 632 с.
11. Маршова Т.Н. Оценка структуры российского промышленного потенциала и ее соответствие задачам модернизации экономики // Вопросы статистики. 2011. № 7. С. 30-43.
12 . Мироедов А.А. Качество жизни в статистических показателях социально-экономического развития // Вопросы статистики. 2008. № 12. С. 53-58.
13. Портер М. Конкуренция. М.: Вильямс, 2000. 495 с.
14 . Романова О.А., Гребенкин А.В., Акверди-на В.В. Концепция и моделирование экономико-технологической реальности региона // Проблемы прогнозирования. 2010. № 1. С. 88-98
15. Садовский В.Н., Лекторский В.А. О принципах исследования систем // Вопросы философии. 1960. № 8. С. 67-79.
16. Садченко К.В. Законы экономической эволюции. М.: Дело и Сервис, 2007. 272 с.
17. Сухарев О.С. Структурный анализ экономики. М.: Финансы и статистика, 2012. 216 с.
18 . Сухарев О.С., Логвинов С.А. Управление структурными изменениями экономики: монография. М.: Инфра-М, 2013. 352 с.
19. ТинбергенЯ., БоссХ. Математические модели экономического роста. М.: Прогресс, 1967. 176 с.
20. Ханк Д.Э., Уичерн Д.У., Райтс А.Дж. Бизнес-прогнозирование. М.: Вильямс, 2003. 656 с.
Regional economics: theory and practice Development strategy
ISSN 2311-8733 (Online) ISSN 2073-1477 (Print)
A METHODOLOGICAL APPROACH TO THE DEVELOPMENT OF INDICATORS FOR THE ANALYSIS AND FORECASTING OF QUALITY IMPROVEMENTS
IN REGIONAL ECONOMY
Larisa I. BERNASOVSKAYA, Irina R. KORMANOVSKAYA
Abstract
Importance The nonlinear character of regional economic development, expressed by diverse macroeco-nomic indicators, determines its cyclically, dynamics of structural changes and enterprise proportions . It involves the necessity to regularly research the structural dynamics with the purpose to stabilize the regional economic and social system and change over to an innovation economy model
Objectives The article covers an important issue of estimation and forecasting of qualitative shifts of the
regional economy. The main task is to set up a list of criteria and exponents
Methods We are expounding our own practical problemsolving approach based on a structural-logical research method The figured system of the exponents of valuation and forecasting of structural changes bases on an indicator system construction The indicators reflect three aspects: the first aspect concerns the analysis of exponent systems, needed for estimation of region's innovative activity; the second one concerns the cyclically estimation, which requires both qualitative and
quantitative characteristics; the third aspect concerns the forecasting of structural changes in the long-term period . Such an approach to the determination of the suggested exponent list makes it possible to get reliable forecast. The actual data from the regional statistics department of the Novgorod region have confirmed the forecast. Results Using the selected indicators of the Novgorod region, we have analyzed and predicted structural changes of the reproduction economic sectors This brought us to a conclusion that the management of structural changes in the region's economy is not effective enough The structural changes throughout all the exponents, featuring the development of the region's economy, were multidirectional and of regressive nature . The main reason of such a situation is the deficient budgeting and internal investing That will not allow ensuring the innovation breakthrough till 2030. Conclusions and Relevance We are submitting certain operational guidelines for an innovation scenario of the region's development. The guidelines can be used by the executive authorities for organizational policy improvement
Keywords: forecasting, structural changes, technological actuality, competitiveness, regional economy
References
1. Belousov D R., Sal'nikov V.A., Anokin A.Yu., Frolov I.E. Napravleniya tekhnologicheskoi moderni-zatsii vedushchikh otraslei rossiiskoi ekonomiki [Areas of technological modernization of leading branches of Russian economy]. Problemy prognozirovaniya = Studies on Russian Economic Development, 2008, no. 6, pp. 3-18.
2. Belousov D.R., Frolov I.E. Metodologicheskie i predmetnye osobennosti prognozirovaniya nauchno-tekhnologicheskogo razvitiya v sovremennykh us-loviyakh [Methodological and substantive features of forecasting the scientific and technological development in modern times]. Problemy prognozirovaniya = Studies on Russian Economic Development, 2008, no.3, pp.88-105.
3. Blauberg I.V., Yudin E.G. Stanovlenie i su-shchnost' sistemnogo podkhoda [Formation and the essence of a system approach]. Moscow, Nauka Publ., 1973, 271 p.
4. Bystrai G.P., Korshunov L.A., Lykov I.A., Nikulina N.L., Okhotnikov S.A. Metody nelineinoi dinamiki v analize i prognozirovanii ekonomicheskikh sistem regional'nogo urovnya [Methods of nonlinear
dynamics in the analysis and forecasting of economic systems of the regional level]. Zhurnal ekonomicheskoi teorii = The Journal of Economic Theory, 2010, no. 3, pp.104-114.
5. Glaz'ev S.Yu. O strategii i kontseptsii sotsial'no-ekonomicheskogo razvitiya Rossii do 2020 goda [About the strategy and the concept of social and economic development of Russia till 2020]. Ekonomika regiona = The Region's Economics, 2008, no. 3, pp. 14-27.
6. Glaz'ev S.Yu. Antikrizisnaya modernizatsiya [Anti-recessionary modernization]. Innovatsii = Innovation, 2009, no. 10, pp.49-54.
7. Goden B. Kontseptual'nye osnovy nauchnoi, tekhnologicheskoi i innovatsionnoi politiki [Conceptual fundamentals of scientific, technological and innovative policy]. Forsait = Foresight, 2010, no. 2, pp. 34-43.
8. Gorizonty innovatsionnoi ekonomiki v Rossii: Pravo, instituty, modeli [The horizons of the innovation economy in Russia: Law, institutions, models]. Moscow, Lenand Publ., 2010, 240 p.
9. Zherebin V.M., Romanov A.N. Uroven' zhizni naseleniya [Living standards of the population]. Moscow, YUNITI-DANA Publ., 2002, 592 p.
10. Kuzyk B.N., Yakovets Yu.V. Rossiya — 2050. Strategiya innovatsionnogo proryva [Russia — 2050. The strategy of innovation breakthrough]. Moscow, Ekonomika Publ., 2004, 632 p.
11. Marshova T.N. Otsenka struktury rossiiskogo promyshlennogo potentsiala i ee sootvetstvie zadacham modernizatsii ekonomiki [Assessing the structure of the Russian industrial potential and its matching the problems of economy modernization]. Voprosy Statistiki, 2011, no. 7, pp. 30-43.
12 . Miroedov A .A . Kachestvo zhizni v statis-ticheskikh pokazatelyakh sotsial'no-ekonomicheskogo razvitiya [Life quality and statistical indicators of the social and economic development]. Voprosy Statistiki, 2008, no. 12, pp. 53-58.
13 . Porter M . Konkurentsiya [On Competition]. Moscow, Vil'yams Publ., 2000, 495 p.
14. Romanova O.A., Grebenkin A.V., Akverdina V.V. Kontseptsiya i modelirovanie ekonomiko-tekhno-logicheskoi real'nosti regiona [A concept and modeling of the economic and technological reality of the region]. Problemy prognozirovaniya = Studies on Russian Economic Development, 2010, no. 1, pp. 88-98.
15. Sadovskii V.N., Lektorskii V.A. O printsipakh issledovaniya sistem [The principles of research of systems]. Voprosy filosofii = Russian Studies in Philosophy, 1960, no. 8, pp. 67-79.
16. Sadchenko K.V. Zakony ekonomicheskoi evoly-utsii [Laws of economic evolution]. Moscow, Delo i Servis Publ., 2007, 272 p.
17. Sukharev O.S. Strukturnyi analizekonomiki [A structural analysis of the economy]. Moscow, Finansy i statistika Publ., 2012, 216 p.
18. Sukharev O.S., Logvinov S.A. Upravlenie strukturnymi izmeneniyami ekonomiki: monografiya [Management of structural changes of the economy: a monograph]. Moscow, INFRA-M Publ., 2013, 352 p.
19. Tinbergen J., Bos H.C. Matematicheskie mod-eli ekonomicheskogo rosta [Mathematical Models of Economic Growth]. Moscow, Progress Publ., 1967, 176 p.
20. Hanke J.E., Wichern D.W., Reitsch AG. Biznes-prognozirovanie [Business Forecasting]. Moscow, Vil'yams Publ., 2003, 656 p.
Larisa I. BERNASOVSKAYA
Branch of Saint-Petersburg State University of Economics, Veliky Novgorod, Russian Federation vivat@mail natm ru
Irina R. KORMANOVSKAYA
Branch of Saint-Petersburg State University of Economics, Veliky Novgorod, Russian Federation vivat@mail natm ru
Acknowledgments
The study was supported by the Russian Foundation for Humanities (grant No. 14-12-53001/14).
