CC BY
98
Математическое моделирование
А.С. ВЕЛИЧКО,
Л.И. ВЛАСЮК
Моделирование и долгосрочное прогнозирование экономики Дальнего Востока России: методология и инструментарии*
Выполнено сценарное моделирование экономики Дальнего Востока России на долгосрочную перспективу с использованием математических моделей «затраты-выпуск» и методов энтропийного моделирования в условиях неполноты статистических данных. В качестве сценариев рассмотрены трансформация структуры внешнеторговых связей, технологические изменения и сокращение транспортных издержек, моделируемые путем изменения компонент конечного спроса и коэффициентов прямых затрат. Сфера применения исследования - разработка научно обоснованных прогнозов развития экономики Дальнего Востока России и других макрорегионов на основе математических методов и моделей.
Ключевые слова: межотраслевая модель, энтропийное моделирование, таблицы «затраты-выпуск», долгосрочное прогнозирование, регион, Дальний Восток России.
Modeling and long-term forecasting of the economy of the Russian Far East: methodology and toolkits. A.S. VELICHKO, L.I.VLASYUK.
The scene modeling of long-term economic indicators with the usage of mathematical models “input-output” and the methods of entropic modeling in the conditions of insufficient statistic data for the economics of the Russian Far East was completed. Foreign trade relations structure transformation, technological changes and transport costs savings, modeling in the way of the shifts in the components of final demand and direct expense ratio were considered as the scenario. Scope of research - development of scientifically reasonable forecasts of development of economy of the Far East and other macroregions on the basis of mathematical methods and models. Scope of research - development of scientifically reasonable forecasts of development of economy of the Far East and other macroregions on the basis of mathematical methods and models.
Key Terms: interindustrial model, entropic modeling, “input-output” tables, long-term forecasting, region, the Russian Far East.
В последние годы активно разрабатываются стратегии развития регионов различного уровня - от федеральных округов до муниципальных
* Работа выполнена при поддержке гранта РФФИ № 11-06-98503-р_восток_а.
образований. Варианты перспективного развития региона, или целевые прогнозные параметры, являются неотъемлемой частью стратегических документов. И если формат стратегических документов хоть как-то унифицирован, то методология и форма представления результатов региональных прогнозно-аналитических разработок определяются авторами прогнозов.
Особенности региональной экономической системы, тем более если речь идет о макрорегионе как объекте прогнозирования, определяют требования к используемому модельному инструментарию и создают ряд специфических проблем при построении прогнозов.
В случае макрорегиона следует учитывать объективные и субъективные ограничения как регионального, так и внешнего по отношению к региону характера. К основным объективным ограничениям в рамках системы принятия решений относятся ограничения природного, географического, климатического характера. Важным субъективным ограничением регионального развития является стабильный стереотип отношения к региону как со стороны государственной власти, так и со стороны агентов экономики. Инерция развития, привычная структура, устоявшиеся пропорции затрат, и их уровень также являются существенным ограничением при принятии решений и оценке ожиданий относительно данного региона [10].
Для экономики регионов Дальнего Востока России остро стоят вопросы технологической и инфраструктурной модернизации, перспектив экономического развития в условиях интеграции с экономиками АТР и проблемы экономической безопасности макрорегиона в смысле укрепления межрегиональных торговых связей регионов и поддержания устойчивого развития экономики Дальнего Востока России в целом.
Все это свидетельствует о необходимости разработки научно обоснованных прогнозов с привлечением математических методов и моделей, учитывающих технологические изменения, структурные сдвиги, накопившиеся проблемы и особенности экономической системы Дальнего Востока.
В статье представлены межотраслевая модель экономики Дальнего Востока России и методы энтропийного моделирования, пригодные для получения долгосрочных прогнозов социально-экономического развития в условиях неполноты статистических данных. Разработанные методы и модели позволяют получать прогнозные оценки перспективного развития региональной экономической системы, согласованные с научно-технологическим развитием региона и меняющейся внешней средой.
Математические модели «затраты-выпуск» и методы энтропийного моделирования в условиях неполноты статистических данных.
Общепринятым инструментом прогнозирования долгосрочной динамики ВРП и структурных сдвигов в экономике являются межотраслевые модели на базе таблиц «затраты-выпуск» [9]. В России межотраслевые и межрегиональные модели разрабатывались в Институте экономики и организации промышленного производства Сибирского отделения Академии наук СССР под руководством А.Г. Гранберга, В.И. Суслова, С.А. Суспицына. Были построены, проанализированы и применены модели, объединяющие от-
раслевой и региональный аспекты национальной экономики (межрегиональные межотраслевые модели). Разработано несколько типов межрегиональных межотраслевых моделей для использования их в качестве инструментов прогнозирования, согласования народнохозяйственных и региональных интересов, анализа вариантов государственной региональной политики.
Методическая схема этих исследований сложилась и использовалась в ходе прогнозных расчетов перспективных параметров экономик ряда союзных республик (Украина, Казахстан, РСФСР), макрозон и экономических районов (Сибирь, Дальний Восток, Урал). В частности, при разработке в 1981— 1984 гг основ программы экономического развития Дальневосточного экономического района на долгосрочную перспективу была использована межрайонная межотраслевая модель.
В настоящее время в Институте экономических исследований ДВО РАН ведутся работы, связанные с совершенствованием методов математического моделирования регионального прогнозирования, в том числе с развитием межотраслевых моделей. Эти работы позволили получить оценки динамики ВРП и валовых выпусков в отдельных отраслях экономики Дальнего Востока на период до 2030 г. [7]. Там же предложена схема согласования научно-технологических и общеэкономических прогнозов, получены оценки вероятной структуры экономики Дальнего Востока и динамики ВРП с использованием разработанного модельного комплекса до 2050 г. [8].
А. Дж. Вильсоном был разработан общий подход энтропийного моделирования в условиях неполноты информации о функционировании экономической системы, отражающий принцип наиболее вероятного распределения потоков в коммуникационных системах [6]. Этот подход был предложен для моделирования межрегиональных потоков как конечных, так и промежуточных продуктов, размещения производств и максимизации полезности. В советской науке энтропийный подход широко использовался для планирования застройки городов, размещения производств и мест проживания людей [12].
В последнее время признание специалистов получила интервальная энтропийная межрегиональная модель, объединяющая идеи модели «затраты-выпуск», многорегиональной энтропийной модели межрегиональных торговых связей и интервального подхода в случае неопределенности исходных статистических данных о коэффициентах прямых затрат [5]. Данный подход использовался для районов Дальнего Востоке России, в частности для районов Приморского края [1-3].
В настоящее время Росстат занимается разработкой таблиц «затраты-выпуск» на основе классификатора видов экономической деятельности [15]. Поэтому перед исследователями региональной экономики поставлена задача оценить возможность применения таблиц «затраты-выпуск» не только для макрозон и субъектов РФ, но и для экономики страны в целом. Оценка таблицы «затраты-выпуск» для России в целом по основным видам деятельности в основных ценах за 2007 г. взята нами за основу в дальнейших расчетах данной работы [11].
Используя уравнения модели «затраты-выпуск» в случае известной отраслевой структуры валовой добавленной стоимости и конечного спроса в рамках подхода энтропийного моделирования, наиболее вероятные оценки коэффициентов прямых затрат для страны в целом можно получить в результате решения оптимизационной задачи [4,5]:
(1)
у“гр> гр
х=Уах+у9х=У^х+и7. (2)
г гр р У г ~ р гр р р ~ 7
Р г
где ар - прогнозируемые коэффициенты прямых затрат для пары отраслей г, р; - известные значения коэффициентов за некоторый базовый год;
хг - совокупный выпуск отрасли г; хр - совокупный выпуск отрасли р; у -конечный спрос на продукт отрасли г; - добавленная стоимость отрасли р.
Для корректности постановки задачи дополнительно полагаем, что агр > £ > О для всех г и р. Целевая функция задачи (1), взятая с противоположным знаком, отражает меру неопределенности при реализации совокупности коэффициентов а^ в условиях априорных реализаций их значений, равных а .
г гр
Отметим, что данная постановка задачи рассматривается для безразмерных коэффициентов прямых затрат, которые рассчитываются по стоимостным таблицам «затраты-выпуск». Предполагается, что, несмотря на рост совокупного выпуска, конечного спроса и добавленной стоимости в номинальном выражении, структура межотраслевых цен остается постоянной, поэтому изменение безразмерных коэффициентов прямых затрат во времени характеризует и технологические изменения. В рамках используемого подхода прогнозирования в условиях неполноты информации можно говорить о неполноте информации применительно к статистическим данным о структуре межотраслевых цен.
При разработке региональных таблиц «затраты-выпуск» появляются дополнительные трудности. Возникает необходимость определения места производства и продаж как промежуточной, так и готовой продукции, учета не только внешнеторговых, но и межрегиональных потоков продукции. Поэтому зачастую таблицы «затраты-выпуск» для отдельных регионов оцениваются на основе экономико-математических моделей с использованием различных доступных статистических данных как по региону, так и по стране в целом.
С учетом неопределенности межрегиональных потоков ввоза-вывоза (между регионами Дальнего Востока России и другими российскими регионами) в модели оценки коэффициентов прямых затрат (1)-(2) предлагается вместо соотношений (2) использовать соотношения
хг=ТРгрхр+иг’ + (3)
р г
где иг - оценка полного конечного спроса, включающего в себя не только внутренний конечный спрос и сальдо внешнеторговых потоков, которые, как правило, известны, но и сальдо вывоза и ввоза конечной продукции в регион из других регионов России.
Поскольку из балансов (3) следует, с одной стороны, что Лхг = а в то же время = >
тогда получаем, что величины и. связаны соотношением =Х и',- •
Г г р
Таким образом, модель оценки коэффициентов прямых затрат с одновременным учетом межрегиональных внутрироссийских потоков представляется в виде задачи нелинейной оптимизации с ограничениями в виде равенств
ттХа1рЫа1р1ап1), (4)
1агр)Лиг) г р
хг=Ъа,-РхР+иГ’ х„=11агрхр + м;р’ (5)
р г гг
с дополнительными условиями агр> £> 0, для всех г и р необходимыми
для корректности математической постановки задачи.
В качестве известных переменных для хр используются статистические данные о совокупном выпуске продукции, а для ^р - добавленная стоимость по виду деятельности р на Дальнем Востоке России за 2007 г. В качестве априорных оценок коэффициентов прямых затрат агр для экономики Дальнего Востока России используются оценки соответствующих коэффициентов для России в целом [11].
Расположим укрупненные виды экономической деятельности по классификатору ОКВЭД на уровне 15 разделов (А-О):
А - сельское хозяйство, охота и лесное хозяйство;
В - рыболовство, рыбоводство;
С - добыча полезных ископаемых;
& - обрабатывающие производства;
Е - производство и распределение электроэнергии, газа и воды;
Б - строительство;
в - торговля, услуги по ремонту;
Н - гостиницы и рестораны;
I - транспорт и связь;
] - финансовая деятельность;
К - операции с недвижимым имуществом, аренда и предоставление услуг;
Ь - государственное управление, военная безопасность, социальное обеспечение;
М - образование;
N - здравоохранение и предоставление социальных услуг;
О - предоставление прочих
коммунальных, социальных и персональных услуг -
Численное решение задач (4)-(5) осуществляется с использованием программного обеспечения для описания задач исследования операций АМРЬ [16] и модуля решения нелинейных задач оптимизации МШ08-5.5 [17]. Количество неизвестных коэффициентов прямых затрат равно 15x15=225; таким образом, общее число переменных задач (4)-(5) с учетом 15 неизвестных величин иг равно 240. Количество основных ограничений типа равенств равно 31с дополнительными 225 ограничениями вида а > £ ; таким образом, общее число ограничений равно 256.
Величина £ выбиралась намного меньше минимальной из величин а
А гр
и принималась равной 10-7, а близкие к нулевым значения агр заменялись на 0,1, что позволяет избежать больших погрешностей при вычислениях градиента целевой функции для значений ар, близких к нулю [4].
Отметим, что, несмотря на линейность ограничений задачи, целевая функция нелинейна, и в оптимальном решении лишь небольшое число значений переменных задачи будет находиться на нижней границе простых ограничений а > £ в отличие от решения задачи с линейной целевой функцией. Программным модулем М1Ы08-5.5 был использован градиентный метод, который потребовал 367 итераций для получения оптимального решения.
В результате расчетов получена оценка безразмерных коэффициентов прямых затрат для Дальнего Востока России за 2007 г. (табл. 1). Говоря о специфике технологических коэффициентов для этого региона, можно отметить, что по продукции добывающего и обрабатывающего секторов (разделы В, С, Э) полученные оценки меньше российских значений; для сельского хозяйства (раздел А) и транспорта (раздел I) они отличаются незначительно.
Меньшими, но небольшими по абсолютной величине значениями оцениваются коэффициенты по разделам Б (строительство), Н (гостиницы и рестораны). Значения коэффициентов для разделов О (оптовая торговля) больше российских на 10 %, а для раздела 3 (финансовая деятельность) -на 84 %. Однако в абсолютных значениях этот вид деятельности занимает всего 0,1 % в структуре как ВРП, так и совокупного выпуска Дальнего Востока России. Поэтому данную величину отклонения не следует считать существенной. Меньшая эффективность оптовой торговли может объясняться более высокими транспортными издержками ввиду существенных расстояний на Дальнем Востоке России и его удаленности от других российских регионов.
Важными являются оценки полного конечного спроса для Дальнего Востока России (величины и), включающие в себя не только внутренний конечный спрос и сальдо внешнеторговых потоков, но и сальдо межрегионального внутрироссийского вывоза и ввоза конечной продукции. Эти оценки оказались отрицательными для продукции разделов Э и I, что означает невозможность обеспечения внутреннего спроса только за счет внутреннего производства продукции обрабатывающего сектора. Полученное нами отрицательное значение полного конечного спроса для финансовой деятельности означает чистый отток денежных средств из макрорегиона в счет оплаты услуг по данному разделу видов деятельности.
Отдельная оценка сальдо межрегионального внутрироссийского вывоза-ввоза показала положительные значения для добывающего сектора (разделы А-С) и видов деятельности разделов Б и О. Для оптовой торговли (раздел О) как вида деятельности сектора услуг положительное значение сальдо означает чистый отток денежных средств из регионов Дальнего Востока России в счет оплаты данного вида услуг, предоставляемого другими российскими регионами. Для раздела Э оценка сальдо оказывается
Оценки коэффициентов прямых затрат для Дальнего Востока РФ, 2007 год
Вид деятельности, раздел А В С э Е Е в н I .1 К Е М N О
А 0,1604 0,0057 0,0000 0,0410 0,0000 0,0001 0,0008 0,0405 0,0000 0,0000 0,0003 0,0065 0,0103 0,0113 0,0047
В 0,0002 0,0287 0,0000 0,0014 0,0000 0,0000 0,0000 0,0049 0,0000 0,0000 0,0000 0,0005 0,0009 0,0015 0,0004
С 0,0034 0,0037 0,0209 0,1030 0,1042 0,0131 0,0008 0,0002 0,0066 0,0001 0,0008 0,0011 0,0023 0,0019 0,0023
Э 0,1043 0,2496 0,0636 0,2755 0,1385 0,3890 0,0484 0,2248 0,1290 0,0082 0,0895 0,0984 0,1020 0,1582 0,1352
Е 0,0180 0,0070 0,0307 0,0311 0,0990 0,0135 0,0073 0,0282 0,0334 0,0036 0,0299 0,0226 0,0641 0,0382 0,0387
Б 0,0015 0,0029 0,0110 0,0059 0,0201 0,0083 0,0018 0,0164 0,0236 0,0033 0,0207 0,0182 0,0116 0,0092 0,0068
0 0,0605 0,0967 0,0454 0,0895 0,1580 0,0523 0,0804 0,0850 0,0622 0,0023 0,0207 0,0209 0,0355 0,0484 0,0421
Н 0,0001 0,0002 0,0002 0,0002 0,0003 0,0006 0,0002 0,0005 0,0006 0,0004 0,0007 0,0041 0,0037 0,0082 0,0004
I 0,0861 0,0610 0,1031 0,0240 0,0666 0,0326 0,0819 0,0151 0,0684 0,0021 0,0216 0,0551 0,0185 0,0254 0,0303
} 0,0106 0,0084 0,0135 0,0149 0,0188 0,0133 0,0231 0,0147 0,0272 0,2742 0,0083 0,0040 0,0013 0,0016 0,0049
К 0,0047 0,0181 0,0337 0,0238 0,0314 0,0474 0,0900 0,0594 0,0766 0,0326 0,1094 0,0850 0,0314 0,0100 0,0707
ь 0,0001 0,0008 0,0001 0,0014 0,0028 0,0008 0,0070 0,0003 0,0026 0,0002 0,0015 0,0001 0,0005 0,0009 0,0027
м 0,0001 0,0003 0,0003 0,0003 0,0007 0,0003 0,0003 0,0003 0,0013 0,0012 0,0010 0,0001 0,0085 0,0006 0,0007
N 0,0017 0,0006 0,0002 0,0002 0,0009 0,0002 0,0003 0,0026 0,0013 0,0009 0,0003 0,0004 0,0028 0,0061 0,0038
О 0,0004 0,0003 0,0003 0,0011 0,0088 0,0006 0,0005 0,0039 0,0010 0,0011 0,0196 0,0170 0,0090 0,0093 0,0502
отрицательной, что соответствует недостатку внутреннего производства на Дальнем Востоке России по соответствующим видам деятельности. Для разделов Н-О, которые относятся к сектору услуг, отрицательное сальдо означает финансирование услуг по соответствующим видам деятельности за счет средств, генерируемых в «остальной России», что ожидаемо, поскольку существенный объем данного вида услуг финансируется за счет бюджетных средств.
В целом можно обнаружить, что по тем видам деятельности, по которым Дальний Восток России обладает меньшими коэффициентами прямых затрат (кроме сектора услуг), осуществляется чистый вывоз продукции, что согласуется с общими выводами моделей сравнительных преимуществ в межрегиональной торговле.
Сценарии долгосрочного развития Дальнего Востока России: численные эксперименты. В рамках предлагаемой методологии авторами рассматривались следующие сценарии развития экономики Дальнего Востока России: 1) технологические изменения, моделируемые в параметрах коэффициентов прямых затрат; 2) влияние факторов экономического развития путем моделирования компонент конечного спроса в ВРП, в том числе в результате перспективных изменений внешнеторговых потоков вследствие экономической интеграции Дальнего Востока России со странами АТР; 3) влияние сокращения транспортных издержек на экономику Дальнего Востока России.
К расчетам в рамках модели «затраты-выпуск» существует два подхода.
Первый подход заключается в том, что при постоянном полном конечном спросе изменение коэффициентов прямых затрат влияет на валовой выпуск и валовую добавленную стоимость, а также на их структуру по видам деятельности. В случае уменьшения коэффициентов прямых затрат валовая добавленная стоимость растет, поскольку происходит сокращение промежуточных затрат экономики, а валовой выпуск по этой же причине сокращается. По сути происходит экономия ресурсов в процессе производства или повышается эффективность их использования при неизменных затратах факторов производства.
Второй вариант предполагает, что валовой выпуск остается неизменным, тогда уменьшение коэффициентов прямых затрат влияет на рост валовой добавленной стоимости и рост полного конечного спроса, который наблюдается только в тех отраслях, где произошли соответствующие изменения коэффициентов прямых затрат. Таким образом, это позволяет ответить на вопрос о том, какой полный конечный спрос можно обеспечить при неизменном валовом выпуске, а значит и неизменных затратах факторов производства.
Авторами рассматривается только первый подход, предполагающий неизменность полного конечного спроса. Использование второго подхода, с одной стороны, позволяет анализировать влияние только на валовую добавленную стоимость и не отвечает на вопрос о перспективной структуре валового выпуска и соответствующих затратах факторов производства. С другой стороны, полный конечный спрос включает в себя не только внутренний конечный спрос, но и сальдо внешнеторговых и межрегиональных
65
внутрироссийских потоков, что усложняет экономическую интерпретацию анализируемого влияния только на внутренний конечный спрос.
Технологические изменения в экономике Дальнего Востока России, моделируемые в параметрах коэффициентов прямых затрат.
Крупномасштабные проекты в экономике связаны с инфраструктурными, технологическими и производственными проектами, техническими и технологическими инновациями. Такие проекты влияют на изменение объемов и структуру выпуска отраслей промышленного производства в регионах и на величину затрат на используемые сырье и материалы. Динамика государственных расходов, инвестиций частного сектора и изменение поведения домохозяйств в регионах влияют на структуру спроса на конечную продукцию, создаваемую в результате внедрения инноваций и реализации крупных проектов в экономике.
Прогнозирование технологического развития экономики в целом и ее отдельных отраслей является одной из наиболее важных и сложных проблем разработки долгосрочного прогноза. В долгосрочных моделях на базе методологии «затраты-выпуск» учет технологических сдвигов происходит посредством корректировки коэффициентов прямых затрат в межотраслевом блоке. Корректировка коэффициентов может осуществляться различными способами.
Например, предлагается подход для количественного измерения динамики технологических изменений в экономике, при котором используется косвенный показатель технологического развития - материалоемкость (либо продуктивность) по первичным ресурсам [14]. В модельно-программном комплексе, разработанном ИЭОПП СО РАН, долгосрочный прогноз развития экономики России в целом и отдельных федеральных округов выполнялся с использованием оптимизационных межрегиональных межотраслевых моделей с прогнозом на 2030 г
Методика предполагала экзогенное прогнозирование технологических коэффициентов материалоемкости, трудоемкости, капиталоемкости с привлечением отраслевых экспертов [11].
Основными предпосылками сценария являются: преодоление инфраструктурных ограничений развития экономики Дальнего Востока России; масштабное технологическое обновление и модернизация производств; развитие новых секторов экономики, обеспечивающих глубокую степень переработки сырья и максимальное использование преимуществ, связанных с географическим положением и природными ресурсами; развитие предприятий инновационной направленности, обслуживающих нужды высокотехнологичных проектов развития (космическая сфера, авиа- и вертолето-строение, судостроение, инновационные проекты в области энергетики). В качестве ориентиров технологических изменений использовались предложенные авторским коллективом ДВО РАН программы развития [13].
Расчетные параметры сценария были приняты за 1 % ежегодного изменения всех коэффициентов прямых затрат по видам деятельности «Добыча полезных ископаемых», «Обрабатывающие производства», «Производство и распределение электроэнергии, газа и воды». В табл. 2 пока-
зан прирост валовой добавленной стоимости и валового выпуска к 2015 г.. 2020 и 2030 г. в рамках рассматриваемого сценария по сравнению с базовым 2007 г. и в ценах этого года.
В структуре валовой добавленной стоимости по видам деятельности «Добыча полезных ископаемых» и «Обрабатывающие производства» наблюдается прирост, сопровождающийся сокращением по видам деятельности «Производство и распределение электроэнергии, газа и воды», «Торговля, услуги по ремонту», «Операции с недвижимым имуществом, аренда и предоставление услуг».
Таблица 2
Отклик экономики Дальнего Востока России в рамках «технологического» сценария по сравнению с 2007 г.
Вид деятельности Изменение валовой добавленной стоимости, % Экономия валового выпуска, % Изменение структуры валовой добавленной стоимости, проц. пункты
2015 г. 2020 г. 2030 г. 2015 г. 2020 г. 2030 г. 2015 г. 2020 г. 2030 г.
Добыча полезных ископаемых 2,9 4,3 7,1 1,2 1,8 2,8 0,6 0,9 1,5
Обрабаты- вающие производства 5,9 8,5 12,6 6,9 10,2 16,0 0,4 0,5 0,8
Транспорт и связь -1,8 -2,7 -4,3 2,3 3,4 5,5 -0,2 -0,3 -0,6
В структуре валового выпуска по видам деятельности «Добыча полезных ископаемых», «Строительство» происходит прирост, сопровождающийся сокращением по виду деятельности «Обрабатывающие производства».
Таким образом, влияние рассматриваемого изменения в коэффициентах прямых затрат ведет к изменению не только величины валового выпуска, но и структуры экономики.
По сравнению с 2007 г. экономия валового выпуска по всей экономике к 2015 г. оценивается величиной 2,2 %, к 2020 г. - 3,3 %, к 2030 г. - 5,2 %.
Моделирование компонент конечного спроса, в частности вследствие изменения внешнеторговых потоков. Изменение экспортно-импортных потоков влияет на конечный спрос и добавленную стоимость, создаваемую отраслями. Например, в результате усиления экспорто-ори-ентированного сценария развития российской экономики будет расти выпуск как экспортных, так и других отраслей, связанных с экспортными межотраслевыми и межрегиональными связями. Однако это в меньшей степени будет стимулировать внутренний спрос. В случае же импортозамещающей промышленной стратегии происходит ориентация на внутренний спрос и соответствующий ему рост объемов промышленного производства и сектора услуг В свою очередь изменение конъюнктуры на ми-
ровых рынках повлечет изменение спроса со стороны как национальных, так и зарубежных покупателей.
Анализ приоритетов развития внешнеторгового сотрудничества со странами АТР, закрепленных на государственном уровне и в рамках корпоративных стратегий, позволяет сделать вывод о сохранении в среднесрочной перспективе текущей структуры внешнеторговых потоков Дальнего Востока России (за исключением появления в ней новых элементов, имеющих небольшой удельный вес, например сжиженного природного газа). Будут происходить увеличение мощности экспортных потоков сырья с Дальнего Востока России и увеличение мощности и диверсификация импортных потоков готовой продукции. Основными элементами дальневосточного экспорта в среднесрочной перспективе останутся энергетические ресурсы (нефть, природный газ, уголь), лесные ресурсы, водные биологические ресурсы. Основными элементами в структуре дальневосточного импорта останутся товары потребительского спроса (Китай) и продукция с высокой добавленной стоимостью и технологическим содержанием (Япония, Республика Корея, в долгосрочной перспективе - Китай).
Было проведено два численных эксперимента: увеличение экспорта по разделу D и увеличение экспорта по разделу C на 1 % ежегодно по сравнению с базовым 2007 г. Результаты изменения валовой добавленной стоимости и валового выпуска к 2015, 2020 и 2030 гг. в рамках рассматриваемого сценария по сравнению с базовым 2007 г. и в ценах этого года представлены в табл. 3.
Таблица 3
Отклик экономики Дальнего Востока России в рамках сценария роста экспорта на 1 % по сравнению с 2007 г.
Увеличение экспорта, %
Раздел С Раздел Д
2015 г. 2020 г. 2030 г. 2015 г. 2020 г. 2030 г.
Добыча полезных ископаемых 4,5 7,2 13,0 0,1 0,1 0,3
Обрабатывающие производства 1,3 2,0 3,6 1,6 2,5 4,5
Транспорт и связь 0,8 1,3 2,3 од од 0,2
Валовая добавленная стоимость, всего в экономике 1,4 2,2 4,0 0,2 0,3 0,5
Валовой выпуск, всего в экономике 1,2 2,0 3,6 0,2 0,3 0,6
Структура экономики региона такова, что увеличение экспортного спроса в наибольшей степени стимулирует развитие добывающих производств. Какой-либо существенной диверсификации структуры совокупного выпуска и валовой добавленной стоимости в отличие от «технологического» сценария здесь не наблюдается.
Влияние транспортных издержек на экономику Дальнего Востока России. Вычислительный эксперимент в рамках данного сценария состоял в уменьшении коэффициентов прямых затрат по строке таблицы «затраты-выпуск» раздела I (транспорт и связь) на 5 % ежегодно. Изме-
нения валовой добавленной стоимости, валового выпуска и структуры валовой добавленной стоимости к 2015, 2020 и 2030 гг. в рамках рассматриваемого сценария по сравнению с базовым 2007 г. и в ценах этого года представлены в табл. 4.
Таблица 4
Отклик экономики Дальнего Востока России в рамках сценария сокращения транспортных издержек по сравнению с 2007 г.
Вид деятельности Изменение валовой добавленной стоимости, % Экономия валового выпуска, % Изменение структуры валовой добавленной стоимости, проц. пункты
2015 г. 2020 г. 2030 г. 2015 г. 2020 г. 2030 г. 2015 г. 2020 г. 2030 г.
Добыча полезных ископаемых 5,1 7Д 9,8 0,5 0,7 0,9 и 1,5 2,1
Обрабатываю- щие производства -3,7 -5,1 -7,0 5,9 8,0 10,9 -0,2 -0,3 -0,4
Транспорт и связь -14,6 -20,3 -28,1 18,2 24,9 33,8 -0,9 -2,6 -3,7
Результаты прогноза показывают существенное влияние повышения эффективности транспорта, прежде всего на сектор добычи полезных ископаемых, и уменьшение промежуточных затрат и экономию ресурсов по сектору обрабатывающих производств.
Итак, на основе математической модели «затраты-выпуск» и подхода энтропийного моделирования в условиях неполноты статистических данных была предложена и опробована на фактических статистических данных модель оценки коэффициентов прямых затрат для макрорегиона Дальний Восток России с одновременным учетом межрегиональных внутрироссийских потоков. Это потребовало численного решения задачи нелинейной оптимизации с 240 переменными и 256 ограничениями смешанного типа.
В результате сценарного моделирования экономических показателей рассматривалось влияние изменения экспортно-импортных потоков на валовой спрос и добавленную стоимость, создаваемую отраслями, технологических изменений в экономике региона, моделируемых в параметрах коэффициентов прямых затрат, и влияние транспортных затрат на экономику Дальнего Востока России.
Развитие работы возможно в ходе учета ресурсных ограничений по используемым факторам производства, часть которых может оказать лимитирующее влияние на экономическое развитие в каждом из рассматриваемых сценариев.
Предложенные сценарии являются модельными, но имеют понятную экономическую интерпретацию. При разработке долгосрочного прогноза для экономики Дальнего Востока России или любого другого макрорегио-
на необходимо рассматривать не только изменения отдельных параметров модели, но и комплексные сценарии с одновременным изменением нескольких параметров.
Литература
1. Абрамов А.Л., Анферова Е.Н., Ащепков Л.Т., Бураго В.А., Величко A.C.. Давыдов Д.В., Достовалов В.Н., Мишаков А.В., Полковников Е.В. Подходы к моделированию влияния торгово-экономических полюсов на региональную экономику // Дальний Восток России: плюсы и минусы экономической интеграции : материалы междунар. науч. конф. - Хабаровск : РИО ТИП, 2004. - C. 398-405.
2. Абрамов А.Л., Величко А.С., Давыдов Д.В., Достовалов В.Н. Моделирование и территориальное стратегическое планирование для Дальнего Востока России // Независимый экономический анализ: науч. докл. - Вып. 159. Стратегии развития регионов Дальнего Востока России / Московский обществ. науч. фонд. М., 2005. С. 35-47.
3. Величко А.С., Давыдов Д.В. Интервальная энтропийная модель межрегионального производственного баланса // Пространственная экономика. 2009. № 3. C. 20-35.
4. Величко А.С. Прогнозирование коэффициентов прямых затрат в условиях неполноты статистических данных // Вестник ТГЭУ 2011. № 1. С. 78-87.
5. Величко А.С. Вычисление равновесных межрегиональных потоков товаров в условиях интервальной неопределенности с использованием метода перекрестной энтропии : св. о гос. рег. программ. для ЭВМ РФ. № 2011613757 от 13.05.11 ; заявл. 16.03.11 ; опубл. 20.09.2011. в бюл.: RU ОБПБТ, № 3. - С. 256-257.
6. Вильсон А. Дж. Энтропийные методы моделирования сложных систем: пер. с англ. - М.: Наука, 1978. - 248 с.
7. Власюк Л.И. Межотраслевая модель экономики Дальнего Востока: опыт прогнозного моделирования // Пространственная экономика, 2009. № 2. С. 68-84.
8. Власюк Л.И. Прогнозирование экономики макрорегиона: Дальний Восток / отв.ред. П.А. Минакир. - Хабаровск: ИЭИ ДВО РАН, 2012. - 204 с.
9. Леонтьев В.В. Избранные произведения: В 3 т. - Т. 1. Общеэкономичес кие проблемы межотраслевого анализа. - М.: Экономика, 2006. - 407 с.
10. Минакир П.А. О концепции долгосрочного развития экономики макрорегиона: Дальний Восток // Пространственная экономика. 2012. № 1. С. 7-28.
11. Оптимизация территориальных систем / под ред. д.э.н. С.А. Суспицына; ИЭОПП СО РАН. - Новосибирск, 2010. - 632 с.
12. Попков Ю.С., Посохин М.В., Гутнов А.Э., Шмульян Б.Л. Системный анализ и проблемы развития городов. - М.: Наука, 1983. - 512 с.
13. Синтез научно-технических и экономических прогнозов: Тихоокеанская
Россия - 2050 / под ред. П.А. Минакира, В.И. Сергиенко. - Владивосток: ИЭИ ДВО РАН, 2011. - 912 с.
14. Узяков М.Н. Эффективность использования первичных ресурсов как индикатор технологического развития: ретроспективный анализ и прогноз // Проблемы прогнозирования. 2011. № 2. С. 3-18.
15. Федеральное статистическое наблюдение «затраты-выпуск». - Режим доступа: http://zatraty-vypusk.ru [Дата обращения 25.10.2012].
16. A Modeling Language for Mathematical Programming (AMPL). - Режим доступа : http://www.ampl.com [Дата обращения 25.10.2012].
17. Solvers that work with AMPL. - Режим доступа : http://www.ampl.com/ solvers.html [Дата обращения 25.10.2012].
References
1. Abramov A.L., Anferova E.N., Ashchepkov L.T., Burago VA., Velichko A.S., Davydov D.V, Dostovalov V.N., Mishakov A.V., Polkovnikov E.V Podkhody k modelirovaniyu vliyaniya torgovo-ekonomicheskihk poljusov na regional-nuju ekonomiku [Approaches to modeling the impact of trade and economic poles in the regional economy] // Dalnij Vostok Rossii: pljusy i minusy eko-nomicheskoj integratsii : materialy mezhdunarodnoj nauchnoj konferentsii. Habarovsk : RIOTIP, 2004, pp. 398-405.
2. Abramov A.L., Velichko A.S., Davydov D.V, Dostovalov VN. Modelirovanie
i territorialnoe strategicheskoe planirovanie dlya Dalnego Vostoka Rossii [Modeling and territorial strategic planning for the Far East of Russia] // Nauchnye doklady: nezavisimyj ekonomicheskij analiz. Vyp. 159. Strategii razvitiya regionov Danego Vostoka Rossii / Moskovskij obshchestvennyj nauchnyj fond, 2005, pp. 35-47.
3. Velichko A.S., Davydov D.V Intervalnaya jentropijnaja model mezhregional-nogoproizvodstvennogo balansa [Interval entropy model of inter-regional inputoutput balances] // Prostranstvennaya ekonomika, 2009, no. 3, pp. 20-35.
4. Velichko A.S. Prognozirovanie koeffitsientov pryamyh zatrat v usloviyakh nepolnoty statisticheskihk dannykh [Prediction of coefficients of direct expenditures under incomplete statistics] // VestnikPSUE. 2011, no. 1, pp. 78-87.
5. Velichko A.S. Vychislenie ravnovesnykh mezhregionalnyh potokov tovarov v usloviyakh intervalnoj neopredelennosti s ispolzovaniem metoda perekrestnoj entropii [The calculation of the equilibrium interregional flows of goods under interval uncertainty using cross entropy] : sv. o gos. reg. prog. dlja JeVM Ross. Fed. no 2011613757 ot 13.05.11 ; zajavl. 16.03.11 ; opubl. 20.09.2011. v bull.: RU OBPBT, no. 3, pp. 256-257.
6. Vilson A. Dzh. Entropiynye metody modelirovaniya slozhnykh sistem [Entropy methods for modeling complex systems] : per. s angl. Moscow: Nauka. 1978. 248 р.
7. Vlasjuk L.I. Mezhotraslevaja model jekonomiki Dal'nego Vostoka: opyt prog-noznogo modelirovaniya [Interindustry Model of the Far Easts Economy: The Experience of Predictive Modelling]. Prostranstvennaja ekonomika, 2009, no. 2, pp. 68-84.
8. Vlasjuk L.I. Prognozirovanie ekonomiki makroregiona: Dalnij Vostok [Forecasting macro-economics: the Far East], otv.red. P.A. Minakir; Ros. akad. nauk, Dalnevost. otd-nie, In-t ekon. issledovanij. Habarovsk: IJeI DVO RAN. 2012. 204 р.
9. Leontev V V Izbrannye proizvedenija: v 3 t.-t.1: Obschhejekonomicheskie problemy mezhotraslevogo analiza [Selected works: in 3 vol. Vol.1. General economic input-output analysis of the problem]. Moscow: Ekonomika. 2006. 407 р.
10. Minakir P.A. O koncepcii dolgosrochnogo razvitiya ekonomiki makroregiona: Dalnij Vostok [On the concept of long-term macro-economic development: the Far East] // Prostranstvennaya ekonomika, 2012, no. 1, pp. 7-28.
11. Optimizatciya territorialnyh sistem [Optimization of regional systems] / pod red. d.e.n. Suspitcyna S.A. IJeOPP SO RAN3. Novosibirsk. 2010. 632 p.
12. Popkov J.S., Posokhin M.V., Gutnov A.Je., Shmuljan B.L. Sistemnyj analiz i problemy razvitiya gorodov [System analysis and problems of urban development]. Moscow: Nauka. 1983. 512 p.
13. Sintez nauchno-tekhnicheskkh i ekonomicheskikh prognozov: Tikhookeans-kaya Rossija - 2050 [Synthesis of Scientific-Technical and Economic Prospects: Pacific Russia - 2050], pod red. P.A. Minakira, VI. Sergienko. Vladivostok: IJel DVO RAN. 2011. 912 p.
14. Uzyakov M.N. Effektivnost ispolzovaniya pervichnykh resursov kak indikator tehnologicheskogo razvitiya: retrospektivnyj analiz i prognoz [Efficient use of resources as the primary indicator of technological development: a retrospective analysis and forecast] // Problemy prognozirovaniya, 2011, no. 2, pp. 3-18.
15. Federalnoe statisticheskoe nabljudenie «zatraty-vypusk» [Federal Statistical observation of "input-output"]. Available at: http://zatratyvypusk.ru. (accessed 25.10.2012).
16. A Modeling Language for Mathematical Programming (AMPL). - Available at: http: //www.ampl.com. (accessed 25.10.2012).
17. Solvers that work withAMPL. - Available at: http://www.ampl.com/solvers.html. (accessed 25.10.2012).
© Be^HHKO A.C., B^acMK .H.H., 2012
