Результаты сценарного прогнозирования устойчивого развития сельских территорий Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

ЭКОНОМЕТРИКА ECONOMETRICS

УДК 330.43 ББК 65в631 Г 87

Е.И. Громов,

кандидат экономических наук, доцент, доцент кафедры статистики и эконометрики Ставропольского государственного аграрного университета, г. Ставрополь. Тел.: +7 (962) 445-12-96, e-mail: gromei@mail.ru

РЕЗУЛЬТАТЫ СЦЕНАРНОГО ПРОГНОЗИРОВАНИЯ УСТОЙЧИВОГО РАЗВИТИЯ СЕЛЬСКИХ ТЕРРИТОРИЙ

(Рецензирована)

Аннотация. Обоснована актуальность и раскрыто содержание авторского подхода к управлению и планированию устойчивого развития сельских территорий региона. В качестве одного из инструментов разработки и научного обоснования плановых значений ключевых показателей предлагаются к использованию комплексные эконометрические модели для исследования взаимосвязей обобщающих показателей социо-эколого-экономического развития сельских территориальных систем. В статье представлена методика для разработки сценарных прогнозов показателей-индикаторов, приведены основные результаты экономе-трического моделирования в виде систем рекурсивных уравнений, где в качестве факторных переменных использованы три блока переменных, характеризующих ресурсы организаций сельского хозяйства и эффективность их использования в современных условиях, социальные и демографические процессы.

Ключевые слова: устойчивое развитие, сельские территории, эконометриче-ский анализ, сценарное прогнозирование.

Y.I. Gromov,

Candidate of Economic Sciences, Associate Professor, Associate Professor of the Department of Statistics and Econometrics, Stavropol State Agrarian University, Stavropol, Ph.: +7 (962) 445-12-96, e-mail: gromei@mail.ru

RESULTS OF SCENARIO FORECASTING OF SUSTAINABLE DEVELOPMENT OF RURAL

TERRITORIES

Abstract. The urgency and the content of the author's approach to management and planning of sustainable development of rural territories of the region are substantiated. As one of the tools for developing and scientifically substantiating the planned values of key indicators, comprehensive econometric models are proposed for use to study the interrelationships of generalizing indicators of the socio-ecological and economic development of rural territorial systems. The article presents a methodology for developing scenario forecasts of indicator indicators,

presents the main results of econometric modeling in the form of systems of recursive equations, where three blocks of variables characterizing the resources of agricultural organizations and their efficiency in modern conditions, social and demographic processes are used as factor variables.

Keywords: sustainable development, rural areas, econometric analysis, scenario forecasting.

В современных условиях выявление приоритетных направлений развития сельской экономики тесно связано с применением программно-целевого подхода, важным инструментом которого является разработка стратегий и программ социо-эколого-экономического развития регионов страны [1, 2]. При разработке плановых значений основных индикаторов такого развития необходимо опираться не только на результаты аналитических исследований и мнения экспертов, но также необходимо использовать возможности эконометрического метода, связанного с разработкой и применением формализованных методов моделирования и прогнозирования [3, 4].

Несмотря на критические высказывания многих ученых о чрезмерной «математизации» современных экономических методов исследования, на наш взгляд, такой подход к изучению многих экономических проблем, в том числе и повышения эффективности сельской экономики во взаимосвязи с ростом уровня и качества жизни сельского населения при сохранении благоприятных условий окружающей среды, вполне обоснован, а результаты таких изысканий заслуживают внимания. Так, практическое применение комплексных эконометрических моделей позволит в значительной степени идентифицировать вероятностные (статистические, корреляционные) взаимосвязи между показателями, характеризующими конкретные факторы и воздействия органов государственной власти, направленные на изменение основных показателей устойчивого развития сельских территориальных систем в кратко-, средне- и долгосрочном периоде [5,6, 7].

Совершенствование инструментария стратегического планирования и прогнозирования обусловлено необходимостью использования эконометрических методов прогнозирования для уточнения плановых значений отдельных индикативных показателей, представленных в Стратегии устойчивого развития сельских территорий Российской Федерации на период до 2030 года (утвержденной Распоряжением Правительства РФ №151-р от 02.02.2015 г.). В частности, речь идет о таких целевых показателях, как:

- индекс производства продукции сельского хозяйства (в сопоставимых ценах) к предыдущему году, %;

- отношение заработной платы в сельском хозяйстве к среднему значению по экономике страны, %;

- уровень занятости сельского населения, %.

Уточнения, также, требуют плановые значения целевого показателя «Рентабельность продукции сельского хозяйства» региональной государственной программы «Развитие сельского хозяйства», утвержденной Постановлением Правительства Ставропольского края № 559-п от 24.12.2015 г.

В качестве инструментария нами предлагается использовать систему эконометрических уравнений, где в качестве зависимых (эндогенных) переменных будут выступать как отдельные индикативные показатели Государственной программы, так и показатели, необходимые для их расчета после моделирования и прогнозирования в рамках предлагаемой к разработке модели. В последующем полученная таким образом многофакторная прогностическая модель должна быть практически использована для разработки

прогнозных сценариев отдельных индикативных показателей, характеризующих уровень социо-эколого-экономического развития сельских территорий Ставропольского края.

В обобщенном виде содержание предлагаемой методики построения комплексной эконометрической модели можно представить следующим алгоритмом:

1) формулирование и постановка задачи моделирования;

2) формализация системы эндогенных и экзогенных переменных;

3) формирование исходной информационной базы данных для построения модели в разрезе результативных и факторных переменных;

4) построение графической схемы статистических взаимосвязей результативных (эндогенных) и факторных (экзогенных) переменных;

5) спецификация регрессионных зависимостей системы эконометри-ческих уравнений:

5.1 формализация модели в общем виде;

5.2 на первоначальном этапе уравнения системы рассматриваются независимо друг от друга, в виде многофакторных линейных уравнений регрессий;

5.3 для повышения качества синтезируемой комплексной эконометрической модели из уравнений исключаются статистически незначимые факторные переменные, для этого будут использованы алгоритмы пошаговых процедур отбора; окончательная оценка статистической значимости уравнений системы в целом и отдельно их параметров;

5.4 построение схемы взаимосвязей переменных полученной системы уравнений, в соответствии с которой устанавливается методика оценки параметров модели;

5.5 параметризация и оценка статистической значимости уравнений системы;

6) верификация комплексной эконометрической модели, т.е. ее практическое использование для прогнозирования индикативных

переменных на долгосрочную перспективу в разрезе трех сценариев развития (инерционный, пессимистический, оптимистический):

6.1 производится трендовый анализ отобранных в систему уравнений факторных переменных, устанавливается форма зависимости, оценивается статистическая значимость;

6.2 осуществляется оценка прогнозных значений до 2030 года отобранных факторных переменных в комплексной эконометрической модели и доверительных интервалов, которые характеризуют пессимистический вариант сценария - нижняя граница и оптимистический вариант сценария - верхняя граница;

6.3 производится анализ использования прогнозных значений экзогенных переменных для оценки прогнозных сценариев для результативных (эндогенных) переменных в рамках синтезированной комплексной эконометрической модели;

7) осуществляется сопоставление вариантов прогноза индикативных показателей с запланированными значениями в рамках Стратегии устойчивого развития сельских территорий на период до 2030 года, и в случае, когда будут наблюдаться существенные расхождения между ними, необходимо разработать комплекс корректирующих мероприятий в зависимости от сценарного варианта развития событий.

На основании представленного выше алгоритма основной целью предлагаемой методики является построение комплексной эконометрической модели социо-эколого-эко-номического развития сельских территорий Ставропольского края для имитационного моделирования и прогнозирования основных индикативных показателей на средне- и долгосрочную перспективу в соответствии с выявленными взаимосвязями между подсистемами сельской территориальной системы. На следующих этапах исследования необходимо осуществить формализацию системы результативных и факторных

переменных модели, на основании которой будет сформирована исходная информационная база данных.

Итак, в качестве зависимых (эндогенных) переменных нами отобраны пять показателей, четыре из которых являются (либо будут использованы в дальнейшем для расчета) целевыми показателями достижения ключевых задач Стратегии устойчивого развития сельских территорий на период до 2030 года, связанных с формированием благоприятных условий для развития реального сектора сельской экономики Ставропольского края, повышения качества жизни и благосостояния сельских граждан, а также состоя- плата в сельском хозяйстве, руб.;

Блок экономических показателей:

1.1. Эндогенные переменные:

Уп - Стоимость продукции сельского хозяйства в сопоставимых ценах, тыс. руб.;

У12 - Рентабельность продукции сельского хозяйства, %;

1.2. Экзогенные переменные: это блок из 25 показателей, в той или иной степени характеризующих ресурсы организаций сельского хозяйства и эффективность их использования в современных условиях (Хи - Х125).

Блок социальных показателей:

2.1. Эндогенные переменные: У21 - Среднемесячная заработная

ния экологии в сельской местности. Предлагаемая система результативных и факторных переменных модели имеет следующий вид:

У22 - Уровень занятости сельского населения, %;

2.2. Экзогенные перемен-

ные: это блок из 16 показателей,

Рис. 1. Структурно-логическая схема взаимосвязей переменных комплексной эконометрической модели социо-эколого-экономического развития сельских

территорий Ставропольского края

характеризующих демографические и социальные процессы, уровень и качество жизни жителей сельских территорий (Х21 - Х216).

Блок экологических показателей:

3.1. Эндогенные переменные:

У31 - Количество источников выбросов вредных веществ в атмосферу, ед.;

3.2. Экзогенные переменные: это блок из 17 показателей,

При спецификации комплексной эконометрической модели регрессионные уравнения представлены в линейной форме, что связано с удобством параметризации и у

Л

На следующем этапе необходимо осуществить отбор наиболее существенных объясняющих переменных в правой части зависимостей 1.1-1.5. При этом уравнения системы необходимо сначала рассматривать независимо друг от друга. На первоначальном этапе при формировании системы эндогенных и факторных показателей и формализации зависимости между ними мы исходили из необходимости рассмотреть как можно больше вариантов объясняющих переменных в правой части уравнений, но при этом наряду с существенными по степени влияния на результативную переменную были включены и статистически незначимые. Использование пошаговых процедур отбора позволяет установить статистически несущественные

характеризующих состояние окружающей среды (Х31 - Х317).

Структурно-логическая схема взаимосвязи эндогенных (зависимых) и экзогенных (независимых) переменных представлена на рис. 1.

Таким образом, общий вид предлагаемой к построению комплексной эконометрической модели, представляющей собой систему взаимозависимых регрессионных уравнений 1.1-1.5, следующий:

(1.1) (1.2)

(1.3)

(1.4)

(1.5)

экономической интерпретации получаемых результатов. В связи с этим представленную выше систему регрессионных уравнений можно записать следующим образом:

(1.1) (1.2)

(1.3)

(1.4)

(1.5)

объясняющие переменные и исключить их из уравнения, тем самым повысив его статистическую и практическую значимость.

Информационная база в разрезе представленных выше показателей была сформирована за период 20112016 гг. в разрезе муниципальных районов Ставропольского края. Процедура оценки параметров модели и показателей её качества осуществлялась с использованием пакета прикладных программ для обработки статистической информации IBM SPSS Statistics.

Далее приведены основные результаты реализации пошаговых процедур отбора объясняющих переменных:

1) Из первоначального набора переменных модели (1.1):

^11 = /Х^И » -^12 » •••» -^125 » ^21 » ^22 » ^31 )» ^12 = » -^12 » •• •» ^^125 » ^31 » ^21 )»

^21 = ./"(^21 ' "^22 ' •••' "^216 ' ^12 )» ^22 = » -^22 ' • ••' "^216 ' ^11 ' ^12 » ^31 )»

^31 » "^32 » - "> "^317 » ^11 » ^22)»

= а10 + а11Хи + а12Х12 +... + а125Х125 + b121Y2 j +b122Y22 + Ь13^У231

— ^20 ^21^11 ^22^42 + ••• + ^225^125 ^231^31 ^221^21 ^2 '

= а30 + а31Х21 + а32Х22 +... + иЪ16Х216 + Ь3 12У12 + s3, = а40 + а41Х21 + а42Х22 +... + а416Х216 + Ь411Уп + Ь412У12 + Ь431У31 + s4, = а50 + а51Х31 + а52Х32 +... + а517Х317 + Ь5ПУи + Ь522 У22 + s5;

- а\0+ а\\Х\\+ а\2Х\2 + — + а125Х125 + ^121*21 + ^122^22 + ^131^231 + £15 С1'1)

в результате использования поша- переменных правой части уравнения, говой процедуры отбора факторных в случае, когда очередное исключение переменных по алгоритму «включе- приводит к существенному снижения-исключения» (состоящего в по- нию качества модели, её возвращают следовательном изъятии экзогенных обратно) были отобраны следующие:

Аналогичным образом представлены результаты отбора объясняющих переменных для уравнений 1.2-1.5.

2) Из первоначального набора переменных модели (1.2):

^¡2 = а2о+ а2\Хп + а22Х12 +... + а225Х125 + Ь231У31 + Ь221У21 + е2; (1.2)

в результате использования алгоритма пошагового исключения факторных переменных были отобраны следующие объясняющие переменные для модели (2.2):

У12 — а20 + а21Хп + а23Х13 + а224Х12А + а225Х125 +Ь2Ъ^Ъ1 + е2; (2-2)

3) Из первоначального набора переменных модели (1.3):

^21 = °30 + а31^21 + а32^22 + — + й316^216 + ^312^2 + £Ъ 5

в результате использования алгоритма пошагового исключения факторных переменных были отобраны следующие объясняющие переменные для модели:

^21 — аЪ0 аЪЪХ2Ъ аЪ1Х21 а310"^210 ^312^212 ^313^213 ^316^216 ^312^12 £3 (^-З)

4) Из первоначального набора переменных модели (1.4):

^22 = °40 + °41^21 + °42Х22 + ••• + °416^216 + ^411^11 + ^412^12 + ^431^31 + £4

; (1-4)

в результате использования алгоритма пошагового исключения факторных переменных были отобраны следующие объясняющие переменные для модели:

^22 = а40 + а 42^22 + Я45^25 + Я46^26 + Я49^29 + £4

(2.4)

5) Из первоначального набора переменных модели (1.5):

731 = а50 + а51Х31 +а52Х32 +... +а517Х317 + Ь5П¥и+Ь522 ¥22 +е5; (1.5)

в результате использования алгоритма пошагового исключения факторных переменных были отобраны следующие объясняющие переменные для модели:

Гэ. - а50 + Я52^32 + а51Х31 + ^510^310 + а511^311 + Я515^315 + ^511^11 + £5 (2-5)

Таким образом, система уравнений после отбора существенных объясняющих переменных имеет вид:

^11 = (2-1) ^12 = >^13 >^124 >^125 '^31)' (2-2)

У21 — , Х27, Х210, Х212, Х213, Х216, У12 ), (2.3)

У22 = /(Х22, Х25, Х26, Х29 ); (2.4)

Узг = (2.5)

В результате анализа взаимосвязей эндогенных переменных модели, в роли которых выступают целевые показатели (индикаторы) Стратегии

устойчивого развития сельских территорий на период до 2030 года, нами составлена следующая схема, представленная на рис. 2.

Рис. 2. Схема взаимосвязи индикативных переменных комплексной

эконометрической модели

Представленная схема обуславливает последовательность и особенности параметризации уравнений системы. Так, комплексная эконо-метрическая модель 2.1-2.5 представляет собой систему рекурсивных уравнений. Таким образом, оценка параметров уравнений может выполняться в строго определенной последовательности: первым уравнением, параметры которого могут быть

оценены с помощью МНК, должно быть уравнение, не содержащее в качестве объясняющих переменных эндогенные. Таким уравнением является уравнение 2.4. Затем оценивают параметры уравнения, в котором наряду с экзогенными переменными в качестве объясняющей переменной участвует переменная У12 и т.д. Последовательность оценки параметров уравнений представлена на рис. 3.

Социальный Экономический Экологический Экономический Социальный блок блок блок блок блок

Рис. 3. Последовательность оценки параметров системы взаимосвязанных

рекурсивных уравнений

Синтезированная в соответствии с предложенной методикой комплексная эконометрическая модель для исследования взаимосвязей обобщающих показателей социо-эко лого-экономического развития сельских территориальных систем в окончательном виде представлена ниже (3.1-3.5). Если рассматривать результаты эконометрического моделирования на примере уравнения 3.2, параметры которого получены с учетом теоретических значений переменной Yrl из модели 3.1, то можно отметить следующее. В целом синтезированное уравнение является статистически значимым,

о чем свидетельствует значение Е-критерия Фишера (). В общей сложности вариация стоимости продукции сельского хозяйства в ценах 2010 года (Уп) объясняется учтенными в модели факторами на 90,98%.

В целом синтезированная система рекурсивных уравнений 3.1-3.5 комплексной эконометрической модели оценки взаимосвязей обобщающих показателей социо-эколого-экономи-ческого развития сельских территориальных систем Ставропольского края является статистически значимой, что делает возможным использование её для многовариантного прогнозирования рассматриваемых

Y22 = 18,833 + 3,494Х22 - 0,0109Х25 - 0,000454Х26 +1,107Х29, (3.1)

(Я2 = 0,879; R2 = 0,871; F = 79,924; Знч. F=0,000)

Yn = 5748065,147 + 3343,98112 - 57,441Х19 + 25,9909Х110 + + 55,0451П +234,464114 -2295,572Xns +2981,887Х116 --87146,682^22 (3.2)

(R2 =0,927; =0,899; 7^ = 167,85; Знч. F = 0,000)

У31 = 95,326 + 0,48\ХЪ2 -3,838Х37 + 24,079Х310 -0,699Х311 +

+ 3,593Х315+0,0000464^! (3.3)

(Я2 = 0,956; R2 = 0,933; F = 365,872; Знч. F=0,000)

Y12 = 50,659 +0,134ХП +3,926Х13 -63,317Х124 + 11,840Х125 -

-0,0054(3.4) (R2 = 0,917; R2 = 0,908; F = 232,967; Знч. F=0,000)

Y21 = -37073,208 +308,209Х23 -0,439Х27 +964,764Х210 -

-10,00946Х212 -3,715Х213 +4,855Х216 +155,0142^2 (3.5)

(R2 = 0,903; R2 = 0,893; F = 199,003; Знч. F=0,000)

эндогенных переменных (стоимость продукции сельского хозяйства в сопоставимых ценах; рентабельность продукции сельского хозяйства; среднемесячная заработная плата в сельском хозяйстве; уровень занятости сельского населения; количество источников выбросов вредных веществ в атмосферу).

В современных условиях неопределенности рыночной экономики одним из основных условий достижения стабилизации и дальнейшего подъема и устойчивости развития сельских территорий является использование научно обоснованных методов стратегического планирования [8]. При этом условия социо-эколого-экономического развития

сельских поселений в значительной степени зависит от того, насколько объективно органы государственного управления на региональном уровне оценивают сложившуюся ситуацию и своевременно в соответствии с ожидаемыми результатами, полученными на основании методов экономико-математического моделирования и адаптивного прогнозирования, смогут внести тактические изменения в планы стратегического развития. Таким образом, в краткосрочной перспективе основными инструментами успешной реализации принятых на уровне отдельных регионов стратегических планов устойчивого развития выступают формализованные методы моделирования и прогнозирования.

Примечания:

1. Малашихина H.H. Стратегическое управление устойчивым эколого-эконо-мическим развитием региональной социоприродохозяйственной системы // Известия высших учебных заведений. Северо-Кавказский регион. Серия: Общественные науки. 2004. № 2. С. 73-77.

2. Трухачев В.И. Социально-экономические условия устойчивого развития аграрного сектора. Ставрополь: АГРУС, 2005.

3. Агибалов А.В., Линькова Н.Н. Концепция устойчивого развития сельхозпредприятия в условиях экономического кризиса // Финансовый вестник. 2016. № 2 (33). С. 7-18.

4. Рокотянская В.В., Саватеев Е.В. Формирование стратегии развития региональной социально-экономической системы на основе программно-целевого подхода // Пищевая промышленность. 2014. № 4. С. 56-61.

5. Татуев А.А., Керефов М.А. Стратегические императивы регионального развития Северного Кавказа // Вопросы экономики и права. 2011. № 36. С. 68-71.

6. Терновых К.С., Авдеев Е.В. Прогнозирование численности и возрастной структуры сельского населения Воронежской области // Экономика и предпринимательство. 2015. № 11-1 (64-1). С. 869-874.

7. Улезько А.В., Тютюников А.А., Кульнев О.С Моделирование процессов формирования и использования компенсационного потенциала сельскохозяйственных предприятий // Вестник Воронежского государственного аграрного университета. 2011. № 1. С. 118-122.

8. Косенко О.Ю., Киселева Н.Н. Методологический и социальный контексты системы стратегического планирования развития территории // Экономические науки. 2010. № 62. С. 233-236.

References:

1. Malashikhina N.N. Strategic management of sustainable ecological and economic development of the regional socio-economic system // News of higher educational institutions. North-Caucasian region. Series: Social Sciences. 2004. No. 2. Pp. 73-77.

2. Trukhachev V.I. Socio-economic conditions for sustainable development of the agricultural sector. Stavropol: AGRUS, 2005.

3. Agibalov A.V., Linkova N.N. The concept of sustainable development of agricultural enterprises in the conditions of economic crisis // The Financial Herald. 2016. No. 2 (33). Pp. 7-18.

4. Rokotyanskaya V.V., Savvateev E.V. Formation of a strategy for the development of a regional socio-economic system based on a program-objective approach // Food industry. 2014. No. 4. Pp. 56-61.

5. Tatuyev A.A., Kerefov M.A. Strategic imperatives of regional development of the North Caucasus // Issues of Economics and Law. 2011. No. 36. Pp. 68-71.

6. Ternovykh K.S., Avdeev E.V. Forecasting the number and age structure of the rural population of the Voronezh Region // Economics and Entrepreneurship. 2015. No. 11-1 (64-1). Pp. 869-874.

7. Ulezko A.V., Tyutyunikov, A.A., Kulnev O.S. Modeling the processes of formation and use of the compensation potential of agricultural enterprises // Bulletin of the Voronezh State Agrarian University. 2011. No. 1. Pp. 118-122.

8. Kosenko O.Yu., Kiseleva N.N. Methodological and social contexts of strategic planning of territory development // Economic Sciences. 2010. No. 62. Pp. 233-236.