CC BY
3
Научная статья УДК 332.145
https ://d oi.org/10.24158/tipor.2023.6.21
Выбор оптимальных методов для определения перспектив развития региональных экономических систем
Юлия Ивановна Бушенева
Ленинградский государственный университет имени А.С. Пушкина, Санкт-Петербург, Россия, busheneva@yandex.ru, https://orcid.org/0000-0002-4628-5190
Аннотация. Статья посвящена вопросам совершенствования прогнозно-плановой деятельности на региональном уровне. В работе констатировано, что при создании образа социально-экономического будущего регионы сталкиваются с рядом проблем, в том числе с неоптимальным выбором методов для формирования показателей при использовании стандартизированного подхода. Представлен алгоритм выбора оптимальных методов прогнозирования социально-экономических показателей в региональных стратегиях. Применение алгоритма включает в себя четыре взаимосвязанных этапа: выбор показателя (группы показателей), составление карты процессов, типологизацию процессов в зависимости от степени предсказуемости, выбор метода. Применение алгоритма продемонстрировано на примере показателя темпа роста (индекса роста) реального среднедушевого денежного дохода населения. Процессы, оказывающие влияние на него, приведены в виде карты-схемы и распределены на группы в зависимости от степени предсказуемости факторов. Полученные результаты дали возможность подобрать оптимальные методы для прогнозно-плановой работы в регионе.
Ключевые слова: стратегический план, регион, региональные стратегии, показатель, метод, алгоритм, предсказуемость
Финансирование: инициативная работа.
Для цитирования: Бушенева Ю.И. Выбор оптимальных методов для определения перспектив развития региональных экономических систем // Теория и практика общественного развития. 2023. № 6. С. 174-180. https://doi.org/10.24158/tipor.2023.6.21.
Original article
Selection of Optimal Methods for Determining the Development Prospects in Regional Economic Systems
Yulia I. Busheneva
Pushkin Leningrad State University, Saint Petersburg, Russia, busheneva@yandex.ru, https://orcid.org/0000-0002-4628-5190
Abstract. The article addresses the improvement of forecasting and planning activities at the regional level. The work states that the regions face a number of problems when creating an image of the socio-economic future, including the nonoptimal selection of methods for the formation of indicators when using the standardized approach. Algorithm for the selection of optimal methods of forecasting of socio-economic indicators in regional strategies is presented. Application of the algorithm includes four interrelated stages: the choice of an indicator (group of indicators), mapping of processes, typologization of processes depending on the degree of predictability, the choice of method. Algorithm applicability is demonstrated on the example of the growth rate indicator (growth index) of the real average per capita monetary income of the population. Markets influencing it are given in the form of a map-scheme and categorized into groups depending on the degree of factors predictability. Obtained results made it possible to select the optimal methods for the forecasting-planning work in the region.
Keywords: strategic plan, region, regional strategies, indicator, method, algorithm, predictability Funding: Independent work.
For citation: Busheneva, Yu.I. (2023) Selection of Optimal Methods for Determining the Development Prospects in Regional Economic Systems. Theory and Practice of Social Development. (6), 174-180. Available from: doi: 10.24158/tipor.2023.6.21 (In Russian)
Введение. В настоящее время власти регионов России стоят перед задачей формирования системного образа будущего регионов и их социально-экономического развития. Регион представляет собой сложную систему, проектирование будущего которой возможно только на основе комплексного учета трендов и факторов, влияющих на социально-экономические показатели.
© Бушенева Ю.И., 2023
Составление стратегических планов развития регионов в текущих условиях осложняется как внешними вызовами, так и внутренними. Так, усложняют задачу существенная неопределенность и непостоянство современной постиндустриальной экономики, в рамках которой формирование высоковероятностных прогнозов становится непростой задачей. Это происходит вследствие шоковых событий, значительной волатильности экономических параметров, нелинейных трендов развития событий, в результате чего «оптимистический вариант практически нереален в долгосрочной перспективе» (Белецкая, 2011: 8).
Кроме того, в самих региональных стратегиях, как правило, используется несколько десятков показателей, от которых зависит определение будущего. В свою очередь, каждый параметр детерминируется зачастую сложнопрогнозируемыми, взаимопереплетенными и взаимоувязанными процессами в социально-экономической жизни региона, нуждаясь при этом в строгой научной обоснованности (Саралидзе и др., 2019).
Однако, несмотря на вызовы внутренней или внешней среды, перед региональными органами власти возникает актуальный вопрос о максимизации вероятности достижения запланированных показателей особенно в долгосрочной перспективе, в том числе в командной работе при составлении стратегий развития регионов (Лапыгин и др., 2019). Необходимость успешного решения этого вопроса во многом приводит к повышению требований к самой процедуре планирования и методам ее осуществления, от которых зависят качество и достоверность параметров стратегий.
При формировании будущих показателей регионы сталкиваются со следующими проблемами:
1) недостаточный учет взаимосвязанности показателей для проектирования будущего;
2) некорректное определение трендов, факторов, движущих сил, позволяющих определить будущее показателя;
3) стандартизированный подход к планированию всех показателей без учета того, какие методы могут быть более оптимальным образом применены для планирования.
В результате указанных проблем в региональном планировании возникают такие явления, как деривации - устойчивые отклонения прогнозно-планового процесса от оптимальной траектории, создающие угрозу дисфункции всей системы управления развитием региона, недостижения прогнозных параметров или целей плана (Бушенева, 2022а). В частности, некорректно отобранные методы прогнозирования и планирования приводят к следующим деривациям:
- нарушение принципа объективности в процессе разработки прогнозов и планов (зависимость от субъективных взглядов и идей составителя);
- нерелевантность количества факторов внешней среды, учитываемых в прогнозах и планах (избыточное или недостаточное число учтенных факторов);
- индетерминизм системы прогнозов и планов (излишнее или недостаточное количество прогнозов или планов).
Тем не менее единой методики, технологии, обеспечивающей недопущение приведенных дериваций и достижение высоковероятностных результатов, в стратегическом планировании нет. Выбор метода построения плана - это задача, которая не знает универсального ответа, для каждого показателя в региональных стратегиях она должна решаться индивидуально. Однако, несмотря на необходимость такого подхода, можно говорить о том, что выбор метода может быть сделан из определенного пула с наибольшим предсказательным потенциалом именно для такого типа показателей.
Методология. Для решения перечисленных задач в работе предложен алгоритм выбора оптимальных методов исследования для прогнозирования социально-экономических показателей в региональных стратегиях. Он подразумевает реализацию следующих этапов:
- этап 1 - выбор показателя (группы показателей) для планирования и прогнозирования;
- этап 2 - составление карты процессов, позволяющей производить учет взаимосвязанности показателей для проектирования будущего;
- этап 3 - типологизация процессов в зависимости от степени предсказуемости;
- этап 4 - выбор метода прогнозирования и планирования в зависимости от отнесения процесса к той или иной группе.
Рассмотрим компоненты предложенного алгоритма более подробно. На первом этапе осуществляется выбор показателя (группы показателей), значение которого необходимо спрогнозировать или спланировать.
Установление показателей, целевых для данного региона, является предметом выбора самих региональных властей, и следует отметить, что регионы в этом отношении демонстрируют большое разнообразие подходов. В связи с этим возникают закономерные вопросы: насколько данное разнообразие способствует функционированию РФ как федеративного государства; ведут ли цели и задачи, поставленные в региональных стратегиях, к достижению приоритетных результатов развития страны в целом.
Как мы отмечали в более ранней работе, в последние года наметился тренд на формирование относительного единообразия в стратегических планах регионов путем следования федеральным ориентирам для региональных органов власти (Бушенева, 2022б). Речь в данном случае идет об ориентирах, установленных в Указе Президента Российской Федерации от 4 февраля 2021 г. № 68 «Об оценке эффективности деятельности высших должностных лиц (руководителей высших исполнительных органов государственной власти) субъектов РФ и деятельности органов исполнительной власти субъектов РФ»1.
Таким образом, регионы вправе самостоятельно выбирать целевые показатели своего развития, но, как показывает практика, наилучшим способом установления целевых ориентиров является выбор для стратегирования тех показателей, которые способны положительно сказаться на достижении ориентиров федерального центра.
На втором этапе составляется карта процессов, представляющая собой систематизированный перечень процессов, которые оказывают влияние на исследуемый показатель (группу показателей) в региональных стратегиях социально-экономического развития. Построение данной карты дает возможность комплексно подойти к прогнозированию параметров, позволяя увидеть взаимосвязи между ними и процессами, реализуемыми в региональной экономике.
Отбор процессов должен соответствовать следующим принципам многофакторного анализа:
а) отобранные процессы должны полностью закрывать предметное поле факторов, оказывающих влияние на прогнозируемый показатель;
б) отобранные процессы должны обладать свойством независимости, т. е. не пересекаться в предметном поле исследуемого показателя.
Отбор процессов для карты процессов целесообразно проводить на основе утвержденных методических положений по учету того или иного параметра, источниками которых могут являться методики расчета показателей, утвержденные Правительством РФ, Центральным банком РФ; методологические положения по расчету показателей, утвержденные Федеральной службой государственной статистки.
На третьем этапе процессы, учтенные в карте, типологизируются по степени предсказуемости в долгосрочной перспективе. В соответствии с той или иной степенью процессы могут быть разделены на три группы:
1) напрямую зависящие от решений органов власти;
2) предсказуемые на основе тенденций прошлого и настоящего;
3) принципиально непредсказуемые в долгосрочной перспективе.
Предсказуемость можно определить как степень точности прогнозирования результата или состояния. Предсказуемость во многом зависит от того, насколько очевидны для прогнозиста причинно-следственные связи между прошлым, настоящим и будущим состоянием. Иными словами, предсказуемость обусловлена степенью наглядности детерминирования будущего состояния процессами, явлениями, решениями, факторами, известными на момент составления прогноза.
В свою очередь, очевидность причинно-следственных связей определяется следующими детерминантами (таблица 1):
1) наличием, отсутствием или недостатком информации, которая способна стать основой для выстраивания детерминированных связей;
2) предсказуемостью влияния факторов внешней среды, количеством факторов, которые нужно учесть;
3) возможностями использования прямого управленческого воздействия для достижения определенного состояния;
4) степенью влияния человеческого фактора, субъективной оценки, воли отдельных личностей или групп людей.
На четвертом этапе производится отбор методов прогнозирования и планирования в зависимости от отнесения процесса к той или иной группе. В рамках групп имеются следующие методы:
1) с высокой степенью формализованности;
2) сочетающие формализованные и эвристические подходы;
3) эвристические методы.
1 Об оценке эффективности деятельности высших должностных лиц (руководителей высших исполнительных органов государственной власти) субъектов РФ и деятельности органов исполнительной власти субъектов РФ [Электронный ресурс] : Указ Президента РФ от 4 февр. 2021 г. № 68. Доступ из электронного фонда правовых и технических документов «Кодекс».
Таблица 1 - Характеристика детерминант, определяющих группирование процессов региональных стратегий в зависимости от предсказуемости
Группа показателей Наличие информации о прошлом и настоящем Количество влияющих факторов внешней среды Возможность управленческого воздействия Степень влияния человеческого фактора
Напрямую зависящие от решений органов власти (полная или значительная предсказуемость) Полная, достоверная Незначительно Прямое воздействие Отсутствует или минимальна
Предсказуемые на основе тенденций прошлого и настоящего (средняя степень предсказуемости) Отрывочная, частично достоверная На среднем уровне Средние возможности прямого воздействия Средняя
Принципиально непредсказуемые в долгосрочной перспективе Отсутствие информации о достоверности Критичный уровень энтропии, критичное количество факторов Неясные возможности воздействия Непредсказуемая
Группирование методов прогнозирования определяется следующими детерминантами (таблица 2):
1) наличие достоверной информации о прошлом и настоящем;
2) возможность учета неожиданных событий и факторов;
3) степень эвристичности;
4) степень опоры на формализованные данные.
Таблица 2 - Характеристика детерминант, определяющих группирование методов для применения в региональных стратегиях_
Группа методов Наличие информации прошлом и настоящем Учет неожиданных событий и факторов Степень эвристичности Степень опоры на формализованные данные
С высокой степенью формализованности Полная, достоверная Не учитывают Отсутствует Полная
Сочетающие формализованные и эвристические подходы Частичная, частично достоверная Незначительно учитывают Частичная Существенная
Эвристические методы Отсутствие информации о достоверности Учитывают в значительной степени Существенная Частичная
Для процессов, напрямую зависящих от принятия решений органами власти и предсказуемых на основе тенденций прошлого и настоящего, рекомендуется использовать методы прогнозирования и планирования с высокой степенью формализованности: экстраполяцию; моделирование (компьютерное, сетевое и имитационное, авторегрессионные модели); библиометриче-ский анализ.
Для непредсказуемых на основе тенденций прошлого и настоящего процессов рекомендуется применять методы, сочетающие формализованные и эвристические подходы: интервьюирование и анкетирование экспертов; построение сценариев; модели, основанные на искусственных нейронных сетях; метод мысленного группового анализа ситуации; SWOT-анализ; PESTEL-анализ; матричный метод; метод аналитических докладных записок (с использованием методов предпочтения или рангов); расчет индекса неопределенности экономической политики (Economic Policy Uncertainty); диаграмму Ганта, метод «дерева решений» или «дерева целей»; метод анализа иерархий; дорожную карту.
Для процессов, принципиально не имеющих информационной основы в прошлом и настоящем, рекомендуется использовать эвристические методы: мозговой штурм, метод Дельфи, форсайт.
Результаты исследования. Для прикладного применения указанной методики в качестве пилотного показателя выступил «темп роста (индекс роста) реального среднедушевого денежного дохода населения». Указанный параметр является одним из 20, на основании которых производится оценка результативности деятельности региональных органов власти согласно Указу Президента РФ № 68. Значение прогнозирования и планирования данного показателя обусловливается тем, что он позволяет оценить покупательную способность населения, изменения в уровне жизни, эффективность мер социальной политики.
Методика расчета данного показателя приведена в приложении 16 к Постановлению Правительства РФ от 3 апреля 2021 г. № 5421. Согласно данному документу, расчет производится на основании следующих показателей, на базе которых целесообразно в дальнейшем выстраивать карту процессов:
- общая численность постоянного населения на 1 января отчетного года и среднегодовая численность населения за отчетный год;
- объем денежных доходов населения;
- индекс потребительских цен (тарифов) на товары и услуги.
В приложении 1 к указанному документу представлены параметры для расчета общей и среднегодовой численности постоянного населения, на которые влияют следующие процессы:
- рождаемость и смертность;
- миграция в регион из региона;
- изменение численности населения территории в результате изменения ее границ.
В свою очередь, в соответствии с методологией Федеральной службы государственной статистики2, объем денежных доходов населения зависит от влияния следующих процессов, а именно изменения:
- трудовых доходов (доходов лиц, работающих по найму; доходов от предпринимательской или иной производственной деятельности);
- социальных выплат (пенсий, пособий, социальной помощи, стипендий и страховых возмещений);
- доходов от собственности (поступлений, связанных с получением дохода на финансовые активы, запатентованных или авторских материалов);
- прочих денежных поступлений (денежных переводов, выигрышей по лотереям, доходов от сдачи вторсырья, доходов, укрываемых от налогообложения, компенсационных выплат, банковских процентов и процентов по векселям, материальной выгоды, полученной от экономии на процентах за пользование налогоплательщиками заемными средствами).
Процессами, оказывающими влияние на формирование индекса потребительских цен (тарифов) на товары и услуги, согласно методологии Федеральной службы государственной статистики3, являются изменения во времени стоимости фиксированного перечня товаров, услуг и тарифов как отечественного производства, так и импортного (без учета оптовых цен). Набор потребительских товаров и услуг утвержден соответствующим документом ведомства (556 товаров и услуг, входящих в расчет индекса потребительских цен)4.
Графически карта процессов приведена на рисунке 1.
Приведенные процессы были распределены на группы в зависимости от степени предсказуемости факторов, воздействующих на темп роста реального среднедушевого денежного дохода населения. Распределение осуществлялось на основании оценки детерминант, перечисленных в методологии исследования: наличие информации о прошлом и настоящем, количество влияющих факторов внешней среды, возможность управленческого воздействия, степень влияния человеческого фактора (таблица 3).
1 Об утверждении методик расчета показателей для оценки эффективности деятельности высших должностных лиц субъектов РФ и деятельности исполнительных органов субъектов РФ, а также о признании утратившими силу отдельных положений постановления Правительства РФ от 17 июля 2019 г. № 9l5 [Электронный ресурс] : Постановление Правительства РФ от 3 апр. 2021 г. № 542. Доступ из справ.-правовой системы «Гарант».
2 Об утверждении методологических положений по расчету показателей денежных доходов и расходов населения [Электронный ресурс] : Приказ Федеральной службы государственной статистики от 2 июля 2014 г. № 465 // Консорциум Кодекс : электронный фонд правовых и нормативно-технических документов. URL: https://docs.cntd.ru/document/420210237?marker=6540IN (дата обращения: 15.04.2023).
3 Об утверждении Официальной статистической методологии наблюдения за потребительскими ценами на товары и услуги и расчета индексов потребительских цен [Электронный ресурс] : Приказ Федеральной службы государственной статистики от 15 дек. 2021 г. № 915 // Там же. URL: https://docs.cntd.ru/document/727631312 (дата обращения: 15.04.2023).
4 Об утверждении наборов потребительских товаров и услуг для наблюдения за ценами и тарифами [Электронный ресурс] : Приказ Федеральной службы государственной статистики от 25 дек. 2020 г. № 848 // Законы, кодексы и нормативно-правовые акты РФ. URL: https://legalacts.ru/doc/prikaz-rosstata-ot-25122020-n-848-ob-utverzhdenii-naborov (дата обращения: 15.04.2023).
Рисунок 1 - Карта процессов, оказывающих влияние на темп роста (индекс роста) реального среднедушевого денежного дохода населения
Таблица 3 - Определение степени предсказуемости процессов, влияющих
на темп роста (индекс роста) реального среднедушевого денежного дохода населения
Степень предсказуемости процессов Процессы
Напрямую зависящие от решений органов власти (полная или значительная предсказуемость) Изменение численности населения территории в результате изменения ее границ, изменение размера социальных выплат
Предсказуемые на основе тенденций прошлого и настоящего (средняя степень предсказуемости) Рождаемость и смертность, миграция в регион из региона, изменения трудовых доходов, доходов от собственности, прочих денежных поступлений
Принципиально непредсказуемые в долгосрочной перспективе Изменения во времени стоимости фиксированного перечня товаров, услуг и тарифов
Таким образом, для процессов, входящих в группу напрямую зависящих от решений органов власти, следует рекомендовать использовать формализованные методы (экстраполяцию, моделирование, библиометрический анализ). Для процессов, предсказуемых на основе тенденций прошлого и настоящего, целесообразно применять методы, сочетающие формализованные и эвристические подходы, например построение сценариев, SWOT-анализ, PESTEL-анализ, диаграмма Ганта, дорожные карты и др. Принципиально непредсказуемые в долгосрочной перспективе процессы должны базироваться на эвристических методах, таких как мозговой штурм, метод Дельфи и др.
Выводы. Предложенная методология является одним из возможных вариантов алгоритмизированного подхода к выбору методов прогнозирования и планирования, применяемых для построения региональных стратегий. В результате ее использования в полной мере осуществляется учет показателей, процессов и их взаимосвязи, корректным образом можно определить тренды и факторы, влияющие на процессы, осуществляется индивидуализированный подбор методов для построения прогнозов и планов.
Список источников:
Белецкая И.Ю. Методика сценарного прогнозирования при принятии решений о стратегии развития региона // Научные ведомости Белгородского государственного университета. Сер.: Экономика. Информатика. 2011. № 1 (96). С. 5-14.
Бушенева Ю.И. Диагностическая карта как инструмент оценки патологий государственных прогнозов и планов // Вестник Удмуртского университета. Сер.: Экономика и право. 2022а. Т. 32, № 1 С. 7-16. https://doi.org/10.35634/2412-9593-2022-32-1-7-16.
Бушенева Ю.И. Оценка соответствия региональной стратегии федеральным ориентирам на примере Ленинградской области // Вестник Самарского университета. Экономика и управление. 2022б. Т. 13, № 3. С. 59-70. https://doi.org/10.18287/2542-0461-2022-13-3-59-70.
Лапыгин Ю.Н., Лапыгин Д.Ю., Тулинова Д.В. Стратегический консалтинг в регионе // Управленческое консультирование. 2019. № 5 (125). С. 35-41. https://doi.org/10.22394/1726-1139-2019-5-35-41.
Саралидзе А.М., Доничев О.А., Грачев С.А. Региональные особенности применения методов стратегического планирования процессов социально-экономического развития // Экономический анализ: теория и практика. 2019. Т. 18, № 11 (494). С. 2006-2024. https://doi.org/10.24891/ea.18.11.2006.
References:
Beletskaya, I.Yu. (2011) Scenario forecasting technique in making decisions on the development strategy of the region. Belgorod State University Scientific Bulletin. Economics. Computer Science. (1), 5-14. (In Russian)
Busheneva, Yu.I. (2022а) Diagnostic card as a tool for assessing the pathologies of state forecasts and plans. Bulletin of Udmurt University. Series Economics and Law. 32 (1), 7-16. Available from: doi:10.35634/2412-9593-2022-32-1-7-16. (In Russian)
Busheneva, Yu.I. (20226) Assessing the compliance of the regional strategy with federal guidelines on the example of the Leningrad region. Vestnik of Samara University. Economics and Management. 13 (3), 59-70. Available from: doi:10.18287/2542-0461-2022-13-3-59-70. (In Russian)
Lapygin, Yu.N., Lapygin, D.Yu. & Tulinova, D.V. (2019) Strategic consulting in the region. Administrative Consulting. (5), 35-41. Available from: doi:10.22394/1726-1139-2019-5-35-41. (In Russian)
Saralidze, A.M., Donichev, O.A., Grachev, S.A. (2019) Regional specifics of applying the methods of strategic planning of socio-economic development processes. Economic Analysis: Theory and Practice. 18 (11), 2006-2024. Available from: doi:10.24891/ea.18.11.2006. (In Russian)
Информация об авторе Ю.И. Бушенева - кандидат политических наук, доцент по специальности «экономическая теория», доцент кафедры экономики и управления, член российского общества «Знание», Ленинградский государственный университет им. А.С. Пушкина, Санкт-Петербург, Россия. https://www.elibrary.ru/author_items.asp?authorid=703044
Конфликт интересов:
автор заявляет об отсутствии конфликта интересов.
Information about the author Yu.I. Busheneva - PhD in Political Science, Associate Professor in Economic Theory, Associate Professor at Economics and Management Department, Member of the Russian Society "Znanie", Pushkin Leningrad State University, Saint Petersburg, Russia.
https://www.elibrary.ru/author_items.asp?authorid=703044
Conflicts of interests:
The author declares no conflicts of interests.
Статья поступила в редакцию / The article was submitted 13.04.2023; Одобрена после рецензирования / Approved after reviewing 11.05.2023; Принята к публикации / Accepted for publication 27.06.2023.
Автором окончательный вариант рукописи одобрен.
