CC BY
160
'Широв, Литовский
ОПЫТ РАЗРАБОТКИ ИНСТРУМЕНТАРИЯ ДОЛГОСРОЧНОГО МАКРОЭКОНОМИЧЕСКОГО ПРОГНОЗИРОВАНИЯ
Тематика долгосрочного прогнозирования развития экономики долгое время не была востребованной в нашей стране. В последние годы начали появляться работы, в области исследования возможных путей развития России в ближайшие 15-20 лет. При этом возникает широкий спектр вопросов, связанных с разработкой методологии долгосрочного прогнозирования и инструментального обеспечения такого рода прогнозов, а попытки прямого копирования зарубежного опыта, как правило, не приводят к удовлетворительным результатам.
Наличие инструментария долгосрочного социально-экономического прогнозирования является необходимым условием для разработки качественной стратегии развития на длительную перспективу. Практически невозможно обеспечить согласованность различных разделов комплексного прогноза без применения балансовых и эконометрических моделей.
В течение ряда лет в ИНП РАН ведутся исследования по данной тематике. Разработка стратегии на длительный период времени требует особого внимания к таким факторам экономического развития как производственный потенциал, ресурсные и инфраструктурные ограничения, пространственное развитие экономики и т. д. В связи с этим, в процессе работ по созданию инструментария долгосрочного прогнозирования сформировался комплекс моделей, включающий в себя межотраслевую модель, модель энергетического баланса, модель развития инфраструктуры и соответствующие региональные модели. Это позволило предметно исследовать вопросы ресурсного обеспечения экономического роста, проблемы преодоления инфраструктурных ограничений устойчивого развития, учесть региональную компоненту прогноза. Использование в качестве основы расчетов межотраслевой модели обеспечило необходимый уровень согласованности результатов.
1 Статья подготовлена при финансовой поддержке Российского фонда фундаментальных исследований (проект № 07-06-12025-офи).
Принципиальная схема расчетов по комплексу моделей представлена на рис. 1.
Федеральный
Уровень
Уровень
Федеральных
округов
Региональный
уровень
Рис. 1. Принципиальная схема комплекса моделей
Комплекс моделей предназначен как для решения задач комплексного социально-экономического прогнозирования российской экономики, так и для исследования более узких, специальных задач отраслевого и регионального развития. Существенным является наличие в модельном комплексе трех уровней. На верхнем, «федеральном» уровне осуществляется расчет основных макроэкономических и отраслевых показателей для экономики страны в целом. В свою очередь, результаты расчетов на этом уровне являются основой для формирования прогнозов на уровне федеральных округов и отдельных регионов.
В рамках данной статьи, в основном, будут описаны ключевые взаимодействия при расчетах на федеральном уровне.
Основное ядро системы моделей составляет связка из макроэкономической модели QUMMIR2 и межотраслевой модели CONTO. Необходимость использование двух моделей для расчета основных макроэкономических показателей возникла в силу целого ряда причин. Прежде всего, следует отметить, что межотраслевая модель используется для согласования отраслевого и макроэкономического уровней прогноза. Эта задача предполагает использование большого количества экзогенно задаваемых параметров, включая оценки целого ряда принципиальных для формирования сценариев эластичностей.
Макроэкономическая модель QUMMIR, являясь, по сути, моделью основанной на поведенческих функциях, позволяет оценить соответствующие эластичности и сформировать параметры, которые в дальнейшем используются в межотраслевой модели.
Отправной точкой базовой межотраслевой модели CONTO является 2003 г., последней прогнозной точкой в данной версии модели 2030 г. Расчет производится на основе итеративных процедур путем решения модифицированной статической модели межотраслевого баланса. Такой подход имеет ряд преимуществ, связанных с возможностью задания широкого спектра сценарных характеристик и целевых ориентиров на прогнозном периоде, позволяет увязать в единую систему основные макроэкономические показатели и параметры развития отраслей экономики. Еще одной важной функцией данной модели является то, что она служит своеобразным «полигоном», на котором отрабатываются методы и подходы, которые будут использоваться при совершенствовании динамической межотраслевой модели экономики России RIM5.
Выбор для целей анализа показателей экономической динамики, рассчитываемых в модели межотраслевого баланса (МОБ), предполагает использование в качестве исходной статистической базы официальной информации, публикуемой Росстататом.
Одной из основных трудностей, с которой сталкиваются разработчики межотраслевых моделей, является недостаток информации. В настоящий момент исследователям доступны ряды межотраслевых балансов в системе СНС в ОКОНХ лишь до 2003 г. включительно. Межотраслевые балансы за 2004-2006 гг. были получены расчетным путем в самой модели с использованием максимально полного набора отчетной статистической информации за соответствующие годы.
2 Более подробное описание квартальной макроэкономической модели QUMMIR можно найти на сайте www.macroforecast.ru.
3 Динамическая межотраслевая модель российской экономики — RIM (от английского Rus-
sian Interindustry Model), разработанная с использованием программных средств группы
INFORUM (Мерилендский университет, США).
При разработке модельного комплекса авторы в полной мере осознавали, что в процессе перехода официальной статистики с системы ОКОНХ на систему ОКВЭД неизбежно возникнут определенные сложности, как с продлением отчетных статистических рядов, так и с интерпретацией полученных результатов. В связи с этим при разработке модели изначально предполагался переход на новую систему данных.
В модели используется 30-ти отраслевая классификация отраслей промышленности и народного хозяйства. Машиностроение разделено на шесть подотраслей: инвестиционное машиностроение - немобильное (крупное инвестиционное оборудование, реакторы, турбины и т.д.), инвестиционное машиностроение - мобильное (производственное оборудование: станки, механизмы и т.д.), автомобильная промышленность, бытовая техника, продукция промежуточного спроса, прочее (оборонное) машиностроение. Отрасль «Транспорт и связь» разделена на две самостоятельные отрасли.
На первом этапе при формировании матрицы первого квадранта межотраслевого баланса используются максимально возможный массив информации технологического и производственного характера, стратегии развития отдельных отраслей и комплексов. В модели существует возможность экзогенного задания динамики любого из отраслевых коэффициентов затрат. Это позволяет формировать сценарии изменения энергоемкости и материалоемкости производства и моделировать динамику промежуточного потребления в экономике.
На втором этапе формируется динамика элементов конечного спроса, включающих в себя потребление домашних хозяйств, государственное потребление, валовое накопление, прирост запасов, экспорт и импорт. В начале при помощи расчетов по модели QUMMIR, в которой конечный спрос является эндогенным, формируются оценки изменения вышеупомянутых показателей (за исключением импорта) в целом по экономике. Затем при помощи эластичностей, полученных при анализе ситуации в конкретных секторах, осуществляется переход к отраслевым значениям элементов конечного спроса.
Важной особенностью модели является то, что импорт генерируется путем расчетов на основе «Таблицы использования импортных товаров и услуг». Таким образом, в модели имеется возможность расчета изменений промежуточного и конечного потребления ввозимых из-за рубежа товаров по отдельным отраслям. В динамике промежуточного потребления импортной продукции моделируются наиболее значимые потоки (в зависимости от валового выпуска соответствующих отраслей либо укрепления рубля). Сумма по строке таблицы использования импортных товаров и услуг дает итоговое
значение отраслевых потоков импорта, которые попадают во второй квадрант межотраслевого баланса и участвуют в расчете конечного спроса. Матрица промежуточных затрат является результатом суммирования промежуточных затрат отечественной и импортной продукции.
В результате описанных выше процедур получаются расчетные I и II квадранты межотраслевых балансов за все годы прогноза. Суммирование данных квадрантов по строке дает прогнозные значения отраслевых валовых выпусков в ценах 2002 г., а сумма элементов конечного спроса за вычетом импорта - значение ВВП в постоянных ценах. Одновременно в модели предусмотрена возможность экзогенного задания отраслевых выпусков (что используется, в основном для отраслей, связанных с добычей первичных ресурсов). В этом случае в качестве балансирующей статьи, как правило, выступает экспорт.
Переход к расчетам в текущих ценах осуществляется через значения отраслевых дефляторов, которые определяются для каждой отрасли на основе экзогенно задаваемого общего изменения цен в экономике (в частности используется сценарий возможного сближения мировых и внутренних цен, динамика индекса потребительских цен из сценарных условий МЭРТ РФ) и сценария изменения отраслевых цен (полученного по модели QUMMIR или на основании сценариев МЭРТ РФ). Затем, на основании динамики курса доллара, производился пересчет рассматриваемых показателей в доллары США. Таким образом, итоговым результатом расчетов являются ряды I и II квадрантов МОБ в постоянных ценах 2002 г., в текущих ценах и в долларах США.
Межотраслевые балансы в текущих ценах включают следующие элементы добавленной стоимости: налоги на продукты, оплата труда, прибыль, смешанный доход, налоги на производство, субсидии, косвенно измеряемые услуги посредничества.
В общем виде, в модели динамика налогов на продукты, оплаты труда, смешанного дохода и налогов на производство задается в зависимости от изменения отраслевого валового выпуска в текущих ценах с экзогенно задаваемой ускоряющей или замедляющей поправкой. Динамика субсидий на производство является экзогенным параметром. Величина косвенно измеряемых услуг посредничества задается как доля от валовой добавленной стоимости. Прибыль является балансирующей статьей.
Модель CONTO реализована в пакете EXCEL. Основными экзогенными переменными модели являются:
• темп роста потребления домашних хозяйств и соответствующие отраслевые эластичности;
• темп роста государственного потребления и соответствующие отраслевые эластичности;
• динамика производственного накопления капитала;
• динамика непроизводственного накопления капитала;
• динамика отдельных элементов промежуточного потребления отечественной продукции;
• динамика отдельных элементов промежуточного потребления импортной продукции;
• отраслевая динамика экспорта (сырьевые отрасли, отрасли обрабатывающей промышленности);
• отраслевая динамика импорта и соответствующие отраслевые эластичности;
• индекс потребительских цен;
• курс доллара США;
• отраслевая динамика цен;
• динамика валовых выпусков сырьевых отраслей;
• базовые долгосрочные нормативы изменения материало- и энергоемкости;
• доля косвенно измеряемых услуг посредничества к валовой добавленной стоимости;
• динамика основных элементов третьего квадранта (оплата труда, налоги на продукты, налоги на производство, смешанный доход, субсидии на производство).
Модель имеет большое число управляющих параметров, что позволяет решать широкий спектр прогнозно-аналитических задач, в которых может быть задействован различный набор экзогенных переменных. В то же время, соединение расчетов по межотраслевой модели и по макроэкономической модели QUMMIR позволяет придать большую степень обоснованности прогнозным оценкам, ограничить возможные диапазоны изменения ключевых показателей и эластичностей.
Наиболее важные макроэкономические показатели сведены в таблицы и графики в отдельном файле, в котором предусмотрено автоматическое обновление данных при изменении прогнозных. Таким образом, разработчики прогноза имеют возможность анализировать полученные результаты в реальном режиме времени и использовать готовые формы с результатами прогноза при составлении итоговых документов и выходных материалов.
Наличие рядов развернутых межотраслевых балансов позволяет формировать дополнительные расчетные блоки модели. Включение их в общую систему расчетов позволяет получать частные прогнозы, основанные на изменении общей макроэкономической ситуации.
С целью более подробного описания ключевых факторов долгосрочного развития в расчетный комплекс вошли модель инфраструктуры и модель энергетического баланса.
Модель энергетического баланса. Построение комплексного макроэкономического прогноза в ряде случаев требует более детального изучения отдельных составляющих экономической динамики. Разрабатываемая прогнозно-аналитическая система моделей ориентирована и на долгосрочное прогнозирование, поэтому в схему расчетов включены модели, позволяющие осуществить более полное описание основных ресурсных и структурных ограничений экономического роста.
Одним из них в долгосрочной перспективе является состояние топливно-энергетического комплекса страны, где сконцентрирован целый «клубок» проблем: от обеспечения экономики электрической энергией до возможностей наращивания экспортных поставок. При этом именно развитие энергетики в значительной степени обеспечивает такие ключевые параметры долгосрочного развития, как изменение показателей энерго- и электроемкости экономики.
В настоящее время в нашей стране делаются попытки создания различных моделей энергетического баланса. В целом они имеют один существенный недостаток. Макроэкономическая динамика в этих моделях является экзогенным параметром и, как правило, представлена двумя-тремя переменными (например, ВВП, промышленное производство). Так, расчет, применявшийся при разработке такого ключевого документа как «Генеральная схема размещения объектов электроэнергетики на период до 2020 г.», построен на определении динамики ВВП при заданном объеме производства электрической энергии в стране. При таком подходе вся экономика должна ориентироваться на развитие электроэнергетики, а не наоборот. Мы исходим из того, что ключевыми параметрами для формирования энергетического баланса страны являются развитие экономики в целом, изменения в структуре народного хозяйства, отраслевые гипотезы изменения энер-го- и электроемкости, основанные на изучении возможностей технологического развития производства. Такой подход предполагает не только рассмотрение производства, но и распределения основных видов энергетических ресурсов в отраслевом разрезе.
Наличие в качестве базы расчетов межотраслевой макроэкономической модели позволяет в наибольшей степени учесть сложные взаимосвязи внутри энергетического баланса. За основу нами был выбран энергетический баланс в системе Международного энергетического агентства (МЭА). Выбор данной структуры для моделирования был обусловлен тем, что структура балансов МЭА наиболее
полно сопоставима с используемой в модели СОКТО структурой межотраслевых балансов. В то же время были предусмотрены и процедуры перехода к натуральным показателям, что делает расчеты сопоставимыми с разрабатываемыми Росстатом рядами натуральных энергетических балансов.
Расчеты по межотраслевой модели предполагают возможность экзогенного задания ключевых показателей, отражающих динамические и структурные характеристики производства и потребления энергии. К ним относятся:
1) сценарно задаваемые изменения объемов добычи основных энергетических ресурсов - нефти, газа, угля;
2) эластичности снижения электроемкости по ВВП;
3) базовые долгосрочные нормативы изменения энергоемкости (снижение удельных затрат газа в электроэнергетике, снижение удельных затрат угля в электроэнергетике).
Рассчитанные в межотраслевой модели значения отраслевых валовых выпусков и межотраслевых потоков поступают в энергетическую модель. Тем самым, в расчетах используются не только изменения динамики производства в отдельных отраслях, но и характеристики структурных трансформаций в экономике.
Основной принцип расчета энергетического баланса состоит в использовании динамики отраслевых индикаторов для прогнозирования спроса на основные виды энергетических ресурсов в отраслях промышленности и народного хозяйства. Для нефти и газа существует возможность экзогенного задания динамики объемов добычи, а в качестве балансирующей статьи используется экспорт. Таким образом, в модели реализована гипотеза о приоритетном удовлетворении потребностей отечественной экономики в энергетических ресурсах перед их поставками на внешние рынки.
По таким видам энергетических ресурсов как уголь и нефтепродукты имеется возможность экзогенного задания динамики их вывоза. По углю балансирующей статьей является производство, что связано с гипотезой относительно больших запасов угля и возможностей наращивания его добычи.
Модель энергетического баланса не только получает необходимый объем данных из модели межотраслевого баланса, но и непосредственным образом, через обратные связи, влияет на формирование макроэкономического прогноза. Так, развитие ситуации в энергетике влияет на отдельные межотраслевые потоки на поставки угля и газа в электроэнергетику.
Расчеты по модели могут осуществляться с использованием широкого круга сценарных постановок. У пользователя имеется возможность управлять следующими параметрами сценария развития энергетического баланса:
• целевыми значениями долей атомной, гидро-, солнечной и возобновляемой энергетики в производстве электроэнергии к концу прогнозного периода,
• уровнем потерь электроэнергии при передаче,
• темпами изменения удельных энергозатрат в электроэнергетике на ТЭС по различным видам топлива (углю, нефтепродуктам, газу),
• переменными увеличения производимой электроэнергии на основе угля, газа и мазута в общем объеме производства на тепловых станциях,
• динамикой удельных затрат газа по направлениям,
• целевыми показателями соотношения производства тепла и электрической энергии на ТЭС различных типов,
• параметрами изменения структуры производства тепла на теплоцентралях,
• динамикой удельных расходов топлива на теплоцентралях,
Основные показатели энергетических балансов представлены в
единицах нефтяного эквивалента. В ходе создания выходных аналитических материалов и таблиц осуществляется переход к натуральным показателям по всем видам ресурсов.
Создание приемлемого сценария развития энергетического баланса предполагает не только сопоставление макроэкономических показателей с базовыми сценариями развития энергетики. Развернутая структура прогноза подразумевает исследование широкого круга технической информации, описывающей изменение технологических процессов в отдельных группах производств. Наличие таких данных позволит исследовать адекватные гипотезы изменения энергоемкости как в отдельных отраслях промышленности, так и в экономике в целом. Разработка прогноза энергетического баланса предполагает тщательный анализ и использование в расчетах перспективных проектов и программ таких важнейших участников энергетического рынка как РАО ЕЭС, Газпром, РАО РЖД и т. д.
В российской экономике существуют значительные резервы повышения эффективности использования энергоресурсов в электроэнергетике, обусловленные высоким уровнем ее энергоемкости. Так, удельная энергоемкость ВВП России, рассчитанная по паритету покупательной способности, в 2,5 раза выше среднемирового показа-
теля, в 2,8 раза выше среднего показателя по странам ОЭСР и в 3,5 раза выше энергоемкости ВВП Японии. Только прямые потери энергоресурсов при добыче, транспортировке, переработке и потреблении достигают 30-40%. Более широкое применение современных технологий, модернизация существующих мощностей могут (при соответствующих объемах инвестиций) радикальным образом изменить качественные характеристики российской электроэнергетики. В особенности, если речь идет о долгосрочной перспективе.
При разработке сценария долгосрочного развития энергетики необходимо не только технологическое, но и пространственное понимание развития отрасли, формирование единого сценария изменения базовых пропорций, учитывающих кумулятивное влияние внедрения различных технологий во взаимосвязи с инвестиционной активностью.
Инфраструктурная модель (транспорт и связь). Долгосрочное прогнозирование предполагает перспективную оценку основных ограничений экономического роста. В этой связи оценка перспектив развития производственной инфраструктуры приобретает ключевое значение. В рамках модельного комплекса ИНП РАН была реализована инфраструктурная модель, включающая в себя два основных блока - транспорт и связь.
Модель прогнозирования транспортного комплекса включает в себя подмодель для прогнозирования грузовых перевозок, опирающуюся на инструментарий межотраслевого баланса и соответствующие транспортные матрицы, а также систему уравнений для прогнозирования пассажирооборота.
Модель прогнозирования грузовых перевозок непосредственным образом увязана с межотраслевой моделью СОКТО и, в определенном смысле, является ее частью, т. к.
• в межотраслевом балансе транспорт как отрасль представлен соответствующими строкой и столбцом, которые, как известно, отражают распределение продукции транспорта в экономике, а также структуры затрат и добавленной стоимости в отрасли;
• современные таблицы межотраслевых балансов содержат, в частности, матрицу транспортных наценок, которая может быть использована при прогнозных расчетах.
Элементы матрицы транспортных наценок представляют собой стоимостную оценку затрат транспорта по транспортировке соответствующего потока межотраслевого баланса. Например, транспортная наценка потока угля в электроэнергетику за 2002 г. показывает, какова стоимость перевозок потока угля в электроэнергетику в этом году.
Стоимостная оценка работы транспорта складывается из объема перевозок, дальности перевозок и удельной стоимости перевозки соответствующего груза. Таким образом, удельные транспортные затраты, по аналогии с удельными материальными затратами, могут быть инструментом прогнозирования работы транспорта в экономике, позволяющим учитывать структурные изменения.
Поскольку удельные транспортные расходы фактически содержат в себе характеристики дальности и стоимости перевозок, они могут быть использованы в модели грузовых перевозок в качестве важнейших экзогенных переменных. Последние позволяют отражать в сценарных расчетах, во-первых, специфические знания экспертов по отдельным видам перевозок, а, во-вторых, через характеристики стоимости перевозок сценарии тарифной политики в области грузовых перевозок.
Эти возможности реализованы в модели транспорта, сопряженной с моделью СОКТО. Однако наличие единой транспортной матрицы не решает всех имеющихся проблем при разработке прогноза грузооборота на транспорте, отдельные виды транспорта имеют различные характеристики, перед ними стоят различные задачи и, наконец, они перевозят разные грузы. Таким образом, формирование сценариев изменения структуры перевозок становится крайне затруднительным. В то же время решение подобных задач носит весьма актуальный характер.
В расчетах используются матрицы транспортных наценок по семи видам транспорта - железнодорожному, автомобильному, авиационному, морскому, внутреннему водному, трубопроводному и лесосплаву.
Прогнозные значения удельных транспортных наценок представляют собой произведение базовой транспортной наценки на индексы изменения дальностей (в случае оценки транспортной работы в неизменных ценах) с учетом гипотез изменения транспортных тарифов.
Сумма транспортных наценок по строке есть суммарная величина затрат транспорта по перевозке грузов данной отрасли, и в неизменных ценах представляет собой стоимостной аналог грузооборота. При прочих равных условиях эта величина в точности отражает динамику грузооборота по перевозке грузов данной отрасли.
Если рассмотреть строку транспортных наценок в текущих ценах, то она дает картину структуры рынка по перевозке грузов данного вида (или продукции данной отрасли). Изменения структуры производства, дальности перевозок и стоимости транспортных тарифов в экономике могут существенно трансформировать транспортный рынок. В сою очередь рост (снижение) долей отдельных отраслевых транспортных наценок в суммарной величине работы транспорта по
перевозке грузов определенного вида продукции (данной отрасли) - характеристика изменения структуры рынка транспортных перевозок.
Возможность более корректного, чем, например, через показатели грузооборота, расчета продукции транспорта является важным достоинством использования межотраслевого подхода. Это связано с тем, что функции транспорта не ограничиваются межотраслевыми перевозками и доставкой продукции конечным потребителям. Значительная часть работы транспорта носит внутриотраслевой характер.
В рамках межотраслевой модели имеется возможность учесть и спрогнозировать, в рамках той или иной системы допущений, всю работу транспорта, и внутриотраслевого, и транспорта, обслуживающего нужды конечных потребителей, включая потребности экспорта.
Применительно к внешнеторговым потокам разработанный инструментарий позволяет достаточно адекватно оценивать нагрузку на транспорт в рамках самых различных сценариев внешнеэкономической деятельности. Прогноз с использованием межотраслевой модели дает отраслевую структуру экспорта, что позволяет на основе транспортных коэффициентов и представлений об изменении дальности перевозок оценить динамику и структуру работы транспорта на внешних направлениях.
Модель прогнозирования пассажирских перевозок сформирована как система поведенческих эконометрических, а также балансовых уравнений, что, фактически, равносильно прогнозированию спроса населения на различные виды перевозок. Эта модель так же, как и модель грузовых перевозок, связана с рядом важнейших экономических переменных, порождаемых в модели СОКТО. К числу таких переменных относятся динамика доходов и расходов населения, индекс потребительских цен, численность населения.
Помимо объясняющих переменных, продуцируемых моделью СОКТО, в модели пассажирских перевозок используются также экзогенные переменные специфические для данного блока. К их числу относятся эластичность потребительских цен на перевозки пассажиров различными видами транспорта по индексу потребительских цен, динамика парка легковых автомобилей, протяженность линий метрополитена.
В процессе моделирования были оценены уравнения для пассажирских перевозок железнодорожным транспортом, автобусами, троллейбусами, метро, воздушным транспортом. Незначительные по своим объемам перевозки водным и таксомоторным транспортом на данном этапе не моделировались.
Разработанные модели транспорта, как в части грузовых, так и пассажирских перевозок, не являются полностью замкнутыми. Обе модели испытывают на себе воздействие экономических перемен-
ных, порождаемых в межотраслевой модели СОКТО, при этом обратных связей не предусмотрено. Данное обстоятельство обусловлено сложностью подобных замыканий. Обоснование такого рода обратных связей должно базироваться на большем количестве разнообразных гипотез и предположений, что затрудняет их формализацию. В этом случае полезны итеративные процедуры с привлечением экспертов транспортников и макроэкономистов.
Официальные межотраслевые балансы Росстата РФ не содержат данных по отрасли связь и по сфере информационных технологий. В них услуги связи содержатся в агрегате «Транспорт и связь», а информационные технологии отнесены к таким отраслям как связь, машиностроение, наука и другие отрасли. Специалистам ИНП РАН удалось дезагрегировать отрасль «Транспорт и связь» и получить отдельные строку и столбец для отрасли «Связь». Однако этого недостаточно для прогнозирования отрасли, которая оказывает достаточно большое количество существенно различающихся по содержанию и экономической динамике услуг.
Чрезвычайно плохо представлен в российской статистике сектор ин-фокоммуникационных технологий (ИКТ). Все имеющиеся статистические разработки в этой области крайне ненадежны. Динамических рядов данных, по крайней мере, по таким агрегатам как рынок программных средств или рынок информационных технологий не существует.
В модели отрасли «Связь» представлен следующий набор основных результирующих показателей прогноза.
1. Объем услуг связи
1.1. В ценах соответствующих лет.
1.2. В сопоставимых ценах.
В том числе:
1.3. Почтовая связь.
1.4. Междугородная и международная телефонная связь.
1.5. Местная телефонная связь.
1.6. Документальная электросвязь.
1.7. Подвижная электросвязь.
2. Сведения об исходящем обмене на сетях связи
2.1. Письменная корреспонденция простая и заказная.
2.2. Посылки.
2.3. Телефонные соединения междугородные и международные.
2.4. Телефонные соединения местные.
3. Протяженность междугородных (международных) телефонных каналов
4. Количество основных телефонных аппаратов
4.1. В том числе основные квартирные.
5. Количество абонентов, подключенных к сетям подвижной электросвязи
6. Деятельность, связанная с использованием вычислительной техники и информационных технологий
6.1. Объем рынка информатизационных технологий.
В том числе:
6.2. Рынок аппаратных средств.
6.3. Рынок программных средств.
6.4. Рынок услуг информационных технологий.
6.5. Количество компьютеров на 100 человек населения.
В данном исследовании использовалась отечественная и международная статистика натуральных показателей (количество отправленных писем, обеспеченность персональными компьютерами и мобильными телефонами), а также стоимостные оценки рынков информационных услуг, имеющиеся на сайте Министерства связи РФ.
При моделировании услуг почтовой связи задействованы два частных индикатора физической динамики услуг - количество отправлений писем на человека в год и количество отправлений посылок на человека в год. На их основании был сформирован единый индикатор для определения расчетной физической динамики услуг почты, при этом частные индикаторы суммировались с весами пропорциональными средней стоимости соответствующих услуг. Использование единого индикатора позволило бы получить расчетную интегральную оценку роста тарифов на услуги почтовой связи.
Построенные эконометрические уравнения увязывают удельные (на человека) отправления писем и посылок с динамикой реальных доходов населения и некоторыми другими показателями.
Рост тарифов на услуги почтовой связи (учитывая монопольный характер почты) задавался экзогенно.
При моделировании услуг телефонной связи учитывались три основные компоненты доходов телефонной связи по следующим ее видам:
• междугородняя и международная связь;
• городская и сельская, традиционная телефонная связь;
• мобильная (сотовая) телефонная связь.
Во всех трех случаях, произведение физической динамики услуг и динамики тарифов определяют динамику стоимости услуг почтовой связи.
При моделировании услуг мобильной (сотовой) связи учтено также наличие противоположно направленных и сильно изменяю -щихся процессов стремительного роста обеспеченности населения сотовыми телефонами и постепенного снижения дохода, приходящегося на один номер.
Проведенный анализ свидетельствует о наличии устойчивого опережения динамики доходов телевидения и радиовещания над динамикой доходов населения или динамикой номинального ВВП. Именно это соотношение в виде соответствующей эластичности предлагается для получения прогнозных оценок стоимости услуг телевидения и радиовещания.
Оценка возможностей роста рынка информационных технологий проводилась по основным его компонентам: рынку аппаратных
средств, рынку программных средств и рынку услуг (включая услуги Интернет). При этом рынок программных продуктов имеет достаточно устойчивую долю ко всей стоимости услуг информационнокоммуникационного комплекса. Эта доля является экзогенно задаваемым параметром.
Представленный в данной работе подход к разработке комплексного инструментария долгосрочного прогнозирования на базе межотраслевых расчетов не исчерпывается описанной системой моделей. Развитие возможностей модельного комплекса видится в разработке таких его составных частей, как блок демографии и занятости, подмодель внешней торговли и развернутый инвестиционный блок.
