CC BY
120
is especially sharpened in the conditions of world financial crisis and predefined, in the first turn, by such aspects, as a high level of external debt, sharpening of financial and mortgage crises, outflow of capital, uneffective structure of economy, insufficient efficiency of changes at the market of financial services in the context of entry to SOT. Measures are offered for modernizations of bank and budgetary safety, as important constituents of economic security.
Keywords: economic security of the state; financial crisis; bank safety; budgetary safety; financial services.
Експерт редакцшног колегп к.е.н., доцент УкрДАЗТ Слагш Ю.В.
УДК 336.64
УСИЛЕНИЕ НЕРАВНОМЕРНОСТИ РАЗВИТИЯ РЕГИОНОВ КАК УГРОЗА ЭКОНОМИЧЕСКОЙ БЕЗОПАСНОСТИ
Клебанова Т.С., д.э.н., професор, Гурьянова Л. С., к.э.н., доцент (ХНЕУ)
У статтi розглядаеться мехатзм, що на основi методiв багатомiрного аналiзу, економетричного й iмiтацiйного моделювання, дае можливiсть о^нити ймовiрнiсть посилення нерiвномiрностi соцiально-економiчного розвитку регiонiв як погрози економiчноi безпеки та розробити фiнансову регiональну полтику, яка спрямована на згладжування регюнально'1' соцiально-економiчного диференцiацii до безпечного рiвня.
Ключовi слова: регюни, соцiально-економiчний розвиток, нерiвномiрнiсть, погроза економiчноl безпеки, мехатзм, оцтка, аналiз, сценарш управлтня соцiально-економiчним розвитком регютв, багатомiрний аналiз, економетричне моделювання, тШацшне моделювання.
Постановка задачи. Современный этап развития национальной экономики
характеризуется структурными диспропорциями регионального развития, проявляющимися в несбалансированных темпах экономического роста групп регионов-доноров и регионов-реципиентов, несбалансированных темпах роста экономической и социальной сфер отдельных регионов. Следствием сложившейся ситуации является повышение чувствительности реагирования макроэкономических индикаторов на
неблагоприятные изменения деловой активности на внешних рынках, связанные с циклической динамикой их развития. Для последней характерно изменение форм ее проявления (частоты и глубины кризисов) вследствие широкомасштабных интеграционных процессов и синхронизации циклического развития ряда национальных экономик, что приводит к ограничению возможностей сглаживания колебаний деловой активности отраслей циклического сектора. Таким образом, усиление межрегиональной социально-экономической дифференциации (СЭД) становится одной из угроз устойчивого функционирования и развития национальной экономики.
Устойчивая тенденция усиления
межрегиональной СЭД свидетельствует о снижении эффективности традиционных механизмов государственного регулирования регионального развития. В частности, применяемые финансовые механизмы
выравнивания уровней СЭР регионов не приводят к ожидаемым результатам: регионы-доноры за счет сокращения ресурсного потенциала замедляют темпы экономического развития, а регионы, которые имеют статус «депрессивных», не имеют стимулов к снижению уровня дотационности.
В силу сказанного выше в системах регионального управления особое значение приобретает разработка эффективных финансовых механизмов регулирования регионального развития, назначением которых является устранение структурного кризиса в экономике и формирование смешанной модели экономического роста, предполагающей достижение таких пропорций в группах экспортно-ориентированных регионов и регионов, ориентированных на внутренний рынок, которые позволяли ли бы нивелировать неблагоприятные изменения внешнеэкономической конъюнктуры на динамику макроэкономических процессов.
Анализ последних исследований и
© Клебанова Т.С., Гурьянова Л. С.
публикаций. Теоретические основы разработки финансовых механизмов государственного регулирования СЭР регионов отражены в ряде работ отечественных и зарубежных авторов [1, 3, 5, 9, 10, 12-14]. Однако ряд вопросов, связанных с формированием финансовой региональной политики (ФРП) в условиях цикличности развития, не нашли должного рассмотрения в научных работах.
Изложение основного материала исследования. Предлагаемый механизм формирования ФРП основан на методах многомерного статистического анализа, эконометрического и имитационного
моделирования и включает следующие основные модули (рис. 1): 1) модуль комплексной оценки
СЭР регионов; 2) модуль анализа дифференциации СЭР регионов; 3) модуль формирования сценариев управления СЭР регионов. Ниже рассматривается содержание каждого из модулей механизма.
Целевая направленность первого модуля состоит в фоновой оценке тенденций регионального развития. В этом модуле решаются следующие задачи: формирование системы показателей СЭР регионов (М. 1.1); выделение однородных по уровню СЭР групп регионов (М. 1.2); построение интегральных показателей уровня СЭР (М 1.3); оценка неоднородности экономического пространства (М 1.4); разработка моделей прогнозирования уровня СЭР регионов (М 1.5); разработка моделей прогнозирования показателей СЭР регионов (М. 1.6).
Модуль 1. Комплексная оценка СЭР -регионов-
М. 1.1 * М. 1.2 М. 1.3
1 J к
г 1 ' Л
М. 1.4 > М. 1.5 > М. 1.6
Модуль 3. Форм
Модуль 2. Анализ дифференциации СЭР регионов
М.2.1 М.2.2 М.2.3
М.2.4 М.2.5
ирование сценариев упра вления СЭР регионов
М.3.1 М.3.2 М.3.3 М.3.4 М.3.5
Рисунок 1 - Схема взаимосвязи модулей механизма формирования ФРП
Содержанием первой задачи (М 1.1) является формирование системы наиболее значимых индикаторов СЭР регионов. Существуют различные подходы к отбору наиболее значимых показателей из числа включенных в первоначальный список [2, 7, 8, 11]. Такой отбор может осуществлять на основе методов регрессионного, кластерного,
факторного анализа и т.д. С учетом необходимости оценки большого числа структурных компонент СЭР регионов, таких как «Промышленность», «Занятость», «Сельское хозяйство», «Жилищный фонд», «Медицинское обслуживание», «Образование» и т.д., в качестве математического инструментария решения задачи предлагается использовать один из методов факторного анализа - метод главных компонент, который позволяет выделить
обобщенные латентные факторы, оказывающие наиболее значимое влияние на СЭР регионов, а также показатели, участвующие в формировании этих факторов. При этом проводится динамический факторный анализ (ДФА)) [2], поскольку выявленные взаимосвязи латентных факторов и показателей СЭР регионов, определенные в статике на основании анализа пространственных данных, могут изменяться с течением времени. ДФА позволит существенно повысить объективность оценки
информативности формируемой системы показателей за счет анализа изменения факторных нагрузок показателей СЭР.
Для решения второй задачи - выделение однородных по уровню СЭР групп регионов (М. 1.2) - предлагается использовать следующие методы многомерной классификации [2, 8, 11]: метод
многомерного шкалирования, метод "к-средних ". Суть методов многомерного шкалирования состоит в представлении каждого объекта (региона) точками геометрического
пространства, координатами которых служат значения латентных факторов, в совокупности достаточно адекватно описывающих объект. Анализ взаимного расположения объектов в пространстве позволяет сделать предположения относительно количества групп объектов. При этом многомерное шкалирование дает возможность говорить лишь о вероятности отнесения объекта к той или иной группе без выделения определенных границ на карте многомерного шкалирования. Для более четкого выделения однородных по уровню СЭР групп регионов предлагается использовать метод "к-средних". Основными преимуществами данного метода является то, что он не имеет ограничений на количество объектов и характеризующих их показателей и позволяет получить непересекающиеся кластеры. Для подтверждения устойчивости состава выделенных кластеров наряду с пространственной кластеризацией проводится динамическая кластеризация.
Содержание третьей задачи - построение интегральных показателей уровня СЭР (М 1.3) -состоит в формировании комплексной оценки уровня СЭР. Решение этой задачи осуществляется с помощью метода уровня развития [8], позволяющего получить интегральный показатель, который является «равнодействующей» всех показателей, характеризующих СЭР регионов. Выбор метода обусловлен преимуществами: отсутствие ограничений на характер информационного пространства признаков (в систему показателей могут быть включены показатели, позитивная динамика которых свидетельствует либо о снижении, либо о росте уровня СЭР); исходная система показателей может включать признаки, имеющие различную размерность; значения интегрального показателя имеют нормированный диапазон изменения, что обеспечивает интерпретируемость полученных результатов. При этом упорядочение регионов осуществляется как в пространственном, так и пространственно-временном разрезах.
Решения четвертой задачи - оценка неоднородности экономического пространства (М 1.4) - осуществляется по двум направлениям: оценка неравномерности СЭР по всей совокупности регионов; оценка неравномерности СЭР регионов в выделенных группах. Такой подход позволит выделить приоритетные для сглаживания асимметричности регионального развития объекты государственного
регулирования. В качестве показателя неоднородности экономического пространства
предлагается использовать дисперсию
интегрального показателя уровня СЭР регионов.
Содержанием пятой задачи (М. 1.5) является построение моделей прогнозирования уровня СЭР регионов. Поскольку значения интегрального показателя СЭР регионов изменяются в диапазоне от 0 до 1, для решения данной задачи предлагается применять порядковые logit- и ргвЬН-модели, в которых вероятности отнесения региона к одной из выделенных групп определяются на основе уравнения латентной регрессии [6]. Исследование маржинальных эффектов для полученных \ogit- и ргоЫ^моделей даст возможность определить процентное изменение вероятности отнесения региона к той или иной группе при изменении независимых факторов, в качестве которых рассматриваются показатели СЭР регионов. Преимуществом данных моделей является то, что они дают возможность получить прогнозную оценку уровня развития регионов по усеченной системе признаков, что значительно повышает оперативность анализа прогнозных данных без потери чувствительности результатов анализа к изменениям сложившихся тенденций развития.
Шестая задача (М. 1.6) состоит в разработке моделей прогнозирования показателей СЭР регионов. Для решения данной задачи используются модели панельных данных, сочетающие в себе как данные пространственного типа, так и данные типа временных рядов [4, 6]. Выбор данного класса моделей обусловлен следующим: при рассмотрении задач построения регрессионной модели использование панельных данных позволяет решить проблему расширения информационной базы; применение панельных данных приводит к повышению эффективности оценок по сравнению с оцениванием на основе отдельных моделей временных рядов; при применении панельных данных можно получить робастные оценки параметров модели даже в условиях пропущенных данных; панельные данные позволяют строить более гибкие и содержательные модели и проводить анализ отличий, связанных с эффективностью принятой стратегии СЭР.
Таким образом, реализация задач первого модуля механизма позволяет исследовать структурную динамику выделенных групп регионов, получить комплексную оценку текущего и прогнозного уровня СЭР регионов, оценить вероятность усиления межрегиональной СЭД.
Содержанием второго модуля является выявление факторов-источников
несбалансированного СЭР регионов. В данном модуле решаются следующие задачи: группировка регионов по уровню экономического развития (М 2.1); группировка регионов по уровню социального развития (М 2.2); оценка типа асимметричности регионального развития (М 2.3); построение
локальных интегральных показателей (М 2.4); выявление доминирующих факторов
несбалансированного СЭР регионов (М 2.5).
Решение первой и второй задач модуля -группировка регионов по уровню СЭР (М 2.1 и М 2.2) - осуществляется с помощью методов многомерного шкалирования и «к-средних», особенности которых раскрыты выше.
Содержанием третьей задачи (М 2.3) является формирование матричной модели определения типа асимметричности
регионального развития. Исходными данными для построения такой модели являются результаты группировки регионов по уровню СЭР. Выделяются следующие типы асимметричности развития: социальная асимметричность, экономическая асимметричность, социально-экономическая
асимметричность.
Четвертая задача (М 2.4) состоит в формировании локальных интегральных показателей по таким структурным компонентам СЭР регионов, как
«Промышленность», «Занятость», «Жилищный фонд», «Медицинское обслуживание» и т.д. Для решения данной задачи используется метод уровня развития, содержание которого раскрыто выше.
Для решения пятой задачи - выявление доминирующих факторов несбалансированного СЭР регионов (М 2.5) - используются такие методы классификации с обучением, как «деревья классификаций», дискриминантный анализ, позволяющие выделить факторы,
обуславливающие формирование асимметрии в СЭР регионов.
Таким образом, реализация задач второго модуля дает возможность провести анализ дифференциации СЭР регионов, результаты которого могут быть использованы при формировании сценариев управления СЭР регионов.
Содержанием третьего модуля является формирование сценариев управления СЭР регионов, направленных на уменьшение межрегиональной СЭД при одновременном обеспечении устойчивых темпов экономического роста. В данном модуле решаются следующие задачи: формирование описания модельного комплекса (М 3.1), определение структуры влияющих факторов (М 3.2), построение имитационной модели (М 3.3), определение возможных параметров финансовой региональной политики (М 3.4), оценка последствий реализации возможных вариантов финансовой региональной политики и выбор сценариев управления СЭР регионов.
Первая задача (М 3.1) состоит в формировании стратифицированного описания модельного комплекса государственного финансового регулирования СЭР регионов, в
котором выделяются следующие основные блоки: блок распределения ресурсов; блок социально-экономических характеристик региона. Назначением первого блока является моделирование возможной величины бюджетных инвестиций, субвенций, дотаций регионам. Целевая направленность второго блока заключается в моделировании влияния величины бюджетных инвестиций, субвенций, дотаций регионам на уровень СЭР региональных систем.
Содержанием второй задачи модуля (М 3.2) является определение структуры влияющих факторов, построение концептуальной схемы их взаимосвязи, формирование качественного описания состояния региональной системы.
Третья задача - построение имитационной модели (М 3.3) - состоит в определении требований к информации; сборе информации; формировании гипотез и допущений; определении основного содержания имитационной модели; параметров, переменных и критериев эффективности; формировании описания имитационной модели [5, 7, 12, 13, 14]. Поскольку регион является сложной социально-экономической системой, включающей подсистемы производства, демографии, занятости, финансов и т.д., то модели характеристик этих подсистем могут быть объединены в рамках единого подхода на основе системной динамики Дж. Форрестера [7, 14]. В модели Дж.Форрестера выделяются такие элементы, как уровни, которые можно трактовать как накопления; потоки, отражающие движение ресурсов от одного уровня к другому в виде темпов; переменные состояния и управляющие параметры, которые определяют функции решений, регулирующие темпы потоков [7].
Содержанием четвертой задачи -определение возможных параметров ФРП (М 3.4) - является определение приоритетных для государственного финансового регулирования сфер деятельности региональных систем; коэффициентов распределения бюджетных инвестиций, субвенций, дотаций региональным системам.
Определение приоритетных для
государственного финансового регулирования сфер деятельности региональных систем осуществляется на основе результатов анализа асимметричности развития регионов. В условиях циклического спада экономики в качестве приоритетных для регулирования СЭР регионов сфер рассматриваются компенсационные сферы, поскольку воздействие на них приводит к наибольшему эффекту. При этом в зависимости от того какая сфера выделена в качестве компенсационной применяются следующие инструменты государственного финансового регулирования развития региональных систем: субвенции на дорожное хозяйство, субвенции на
транспорт, субвенции на жилищно-коммунальное хозяйство, субвенции на здравоохранение, субвенции на образование, субвенции на социальную защиту, бюджетные инвестиции, государственное финансирование инновационной деятельности.
При определении коэффициентов распределения бюджетных инвестиций, субвенций, дотаций регионам учитывается: спрос на государственные услуги; эффективность использования ресурсов регионом; потенциал развития.
Содержанием пятой задачи - оценка последствий реализации возможных вариантов ФРП и выбор сценариев управления СЭР регионов (М 3.5) - является формирование сценариев изменения экономической динамики регионов вследствие реализации различных вариантов ФРП. При этом рассматриваются следующие группы сценариев: изменения экономических
характеристик состояния региональных систем и государства в целом при приоритетной финансовой поддержке регионов с высоким уровнем СЭР, приоритетной поддержке регионов с низким уровнем СЭР регионов, равномерной финансовой поддержке регионов.
В качестве критериев выбора наилучшего варианта ФРП рассматриваются: дисперсия интегрального показателя уровня СЭР регионов, как индикатора эффективности политики выравнивания СЭР регионов, и темп прироста ВВП, как индикатора экономической безопасности государства. Наилучшим считается сценарий, при котором достигаются минимальное значение дисперсии интегрального показателя уровня СЭР регионов и максимальный темп прироста ВВП страны в целом.
Реализация рассмотренного выше механизма позволила сделать следующие выводы:
предложена имитационная модель формирования финансовой региональной политики, позволяющая оценить последствия различных вариантов распределения бюджетных инвестиций, субвенций, дотаций регионам и выбрать вариант финансовой политики, обеспечивающий устойчивые темпы роста национальной экономики при одновременном уменьшении межрегиональной СЭД.
Формирование сценариев базируется на системе из 291 уравнения;
анализ сформированных сценариев позволил подтвердить гипотезу о том, что в условиях циклического спада к наибольшему эффекту приводит финансовое регулирование
компенсационной сферы развития региональных систем. В качестве наилучшего сценария был выделен сценарий приоритетной финансовой поддержки социальной сферы регионов с высоким уровнем развития, что приведет к увеличению темпов прироста ВВП страны на 3,12% в
сравнении с принятой финансовой политикой и одновременно позволит удержать
дифференциацию социально-экономических
характеристик регионов на достигнутом уровне.
Вывод. Таким образом, предложенный механизм ориентирован на проведение многовариантных прогнозных расчетов экономического развития регионов и государства в зависимости от принятой ФРП и может рассматриваться как инструмент поддержки принятия решений относительно управления СЭР регионов, направленного на достижение сбалансированных темпов роста регионов-доноров и регионов-реципиентов.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Викулов В.Е., Гурман В.И., Данилина Е.В. и др. Эколого-экономическая стратегия развития региона: Математическое моделирование и системный анализ на примере Байкальского региона. - Новосибирск: Наука. Сиб. отд-ние, 1990. - 184 с.
2. Дубров А.М., Мхитарян В.С., Трошин Л.И. Многомерные статистические методы. - М.: Финансы и статистика, 1998. - 350 с.
3. Кульба В.В. Методы формирования сценариев развития социально-экономических систем / В.В. Кульба, Д.А. Кононов, С.А. Косяченко, А.Н. Шубин; Рос. акад. Наук, Ин-т проблем упр.им. В. А. Трапезникова. - М.: СИНТЕГ, 2004. - 291 с.
4. Лук'яненко 1.Г., Городшченко Ю.О. Сучасш економетричш методи у фшансах. - К.: Лггера ЛТД, 2002. - 352 с.
5. Лычкина Н.Н. Имитационное моделирование социально-экономического развития регионов // Первая Всероссийская научно-практическая конференция «Опыт практического применения языков и программных систем имитационного моделирования в промышленности и прикладных разработках» ИММОД 2003, Санкт-Петербург, 2003 г.
6. Магнус Я. Р. Эконометрика / Я. Р. Магнус, П. К. Катышев, А. А. Пересецкий. - М.: Дело, 1997. - 248 с.
7. Клебанова Т.С. Моделирование финансовых потоков в условиях неопределенности: Монография / Клебанова Т.С., Гурьянова Л.С., Богониколос Н., Кононов О.Ю., Берсуцкий Я.Г. -Х.: ИД «ИНЖЭК», 2006. - 312 с.
8. Плюта В. Сравнительный многомерный анализ в экономических исследованиях. - М.: Статистика, 1980. - 143 с.
9. Синельников С., Кадочников П., Трунин И., Шкребела Е. Влияние межбюджетных трансфертов на фискальное поведение региональных властей. - М.: Институт экономики переходного периода, 2001 // www.cir.ru.
10. Скрипник А.В. Державне регулювання
трансформацшно! економiки (аспекти
моделювання): Монографiя. - Iрпiнь: Академiя державно! податково! служби Укра!ни, 2002. - 312 с.
11. Сошникова Л. А., Тамашевич В.Н. Многомерный статистический анализ в экономике. - М.: ЮНИТИ, 1999. - 598 с.
12. Хандуев П.Ж., Ширапов Б.Д. Сценарный подход как метод преодоления неопределенности в разработке стратегии развития региона // Принцип неопределенности и прогноз развития социально-экономических систем:
Материалы третьего науч. семинара "Самоорганизация устойчивых целостностей в природе и обществе", 15-17 мая 1999 г. - Томск, 1999, С. 89-90.
13. Шибалкин О.Ю. Проблемы и методы построения сценариев социально-экономического развития. - М.: Наука, 1992. - 176 с.
14. Ширапов Б. Д. Использование системной динамики в моделировании регионального развития // Пробл. устойчивого развития региона: Тез. школы-семинара, 28-30 сентября 1999 г. -Улан-Удэ, 1999, - С.82-83.
Аннотация. В статье рассматривается механизм, который на основе методов многомерного анализа, эконометрического и имитационного моделирования, дает возможность оценить вероятность усиления неравномерности социально-экономического развития (СЭР) регионов как угрозы экономической безопасности и разработать финансовую региональную политику, направленную на сглаживание региональной социально-экономического дифференциации до безопасного уровня
Ключевые слова: регионы, социально-экономическое развитие, неравномерность, угроза экономической безопасности, механизм, оценка, анализ, сценарий управления СЭР регионов, многомерный анализ, эконометрическое моделирование, имитационное моделирование
Summary. The mechanism based on multidimensional analysis, econometric and imitating modelling methods is offered in the article. The proposed mechanism gives the ability to estimate the probability of strengthening of non-uniformity of social and economic development of regions as threats of economic safety and to develop the financial policy directed on smoothing of inter-regional social and economic differentiation.
Keywords: regions, social and economic development, non-uniformity, threat of economic safety, the mechanism, estimation, the analysis, the scenario, multidimensional analysis, econometric modelling, imitating modelling
Эксперт редакционной коллегии к.э.н., доцент УкрГАЖТ Якименко Н.В.
УДК 352.862
ВИБ1Р ЕФЕКТИВНО1 СТРАТЕГИ ЕКОНОМ1ЧНО1 БЕЗПЕКИ
УРА1НИ
CidaK В.С., д.1н., к.ю.н., професор (Ушверситет економЫи та права «КРОК»)
В cmammi розкрита сутнкть розробки стратеги нацiональноi безпеки (НБ) та ii складово'1' eKOHOMiHHOi безпеки (ЕБ) держави Украти рiвень яко'1' особливо загострився в умовах свimовоi фiнансовоi кризи i зумовлений, у першу чергу, такими чинниками, як високий рiвeнь зовнiшнього боргу, загострення фiнансовоi та iпоmeчноi криз, дисбаланс i нeсmабiльнiсmь твестицтно'1' акmивносmi та eкономiчноi свободи, вiдmiк капталу. Запропоноват сценарп розвитку eкономiчноi модeлi Украти , як важливо '1' складово '1' стратеги ЕБ.
Ключовi слова: нащональна безпека Украти; економiчнa безпека Украти.
Постановка проблеми. Io^ia Украти сввдчить, що НБ асоцшвалася переважно з безпекою держави, i головною турботою було забезпечення цшсносп державно! структури, безпеки владних шститупв, стшкосп внутршшх i
зовшшшх системних зв'язшв. У XXI ст. ми дивимося на державу не тшьки як на владний каркас, а сприймаемо !! як складну систему -соцюкультурну, соцютехшчну i соцюприродну водночас.
© Свдак В.С.
BiciiiiK економши транспорту i промисловосп № 29, 2010
