Прогнозирование валового регионального продукта

ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ВАЛОВОГО РЕГИОНАЛЬНОГО ПРОДУКТА

А.В. Баенхаева, старший преподаватель Байкальский государственный университет

Аннотация. Процессы глобализации сопровождаются развитием конкурентных отношений на всех ее уровнях, начиная с отдельной фирмы и заканчивая целыми регионами и государствами. Одним из ярких показателей эффективности экономики региона является макропоказатель - валовой региональный продукт (ВРП). В статье показана актуальность построения прогнозов ВРП, как неотъемлемого этапа управления как на региональном, так и на федеральном уровне. Любое управленческое решение является реализацией того или иного прогноза, поскольку для того чтобы эффективно управлять его экономикой, необходимо четко знать, какими должны быть воздействия и их последствия. В данной статье сделана попытка осуществить анализ и оценку существующих методов прогнозирования ВРП, рассмотреть наиболее значимые взаимосвязи показателей структуры ВРП.

Ключевые слова: региональная экономика, расчет валового регионального продукта, методология прогноза валового регионального продукта.

Непосредственным результатом воздействия производительных сил на экономический потенциал в масштабе страны является валовой внутренний продукт (ВВП), а в масштабе региона - валовой региональный продукт (ВРП). Он является важнейшим показателем регионального развития, который обобщает всю экономическую деятельность региона.

Являясь фактором экономического роста, ВРП позволяет дать полную структурную характеристику своих составляющих элементов, а также характеризует экономическое развитие общества в целом и перспективы его развития [1].

В России, с учетом её площади и мно-гоукладности экономики, проблема оценки уровня и динамики развития экономик регионов, а также проведения межрегиональных сопоставлений, стоит особенно остро [2].

В системе национальных счетов ВРП определяется следующим образом: «ВРП -это сумма вновь созданных стоимостей продукции и услуг, произведенных в отдельном регионе» и равен сумме валовой добавленной стоимости по отраслям и чистым налогам на продукты» [3].

Из-за методической сложности, используют упрощённые методики для расчета данного показателя, которые снижают точность и аналитические возможности,

что в свою очередь, негативно влияет на качество управленческих решений, принимаемых на основе этих показателей.

Существует ряд проблем при расчете составляющих ВРП:

- результаты видов деятельности, направленных на осуществление общенациональных задач (оборона, денежная система и т.д.);

- результаты функционирования тех предприятий, деятельность которых выходит за пределы региона;

- теневой сектор экономики;

- различия в уровне цен на товары и услуги.

- учет налогов предприятий, чья деятельность выходит за пределы региона;

- распределение добавленной стоимости между регионами [3];

- миграция (легальная и нелегальная) и ее деятельность.

Однако, несмотря на некоторые успехи, в последние годы вопрос учёта перечисленных явлений продолжает оставаться актуальным [2].

Одной из главных задач региональной экономической политики всех последних лет является развитие конкурентно-способной инфраструктуры. Однако основывать управленческие решения на основе показателя ВРП по-прежнему остается достаточно сложно. В ВРП не включается

часть результатов такой деятельности т.е. усилия по формированию благоприятного климата для развития предпринимательской деятельности и инвестирования отражаются в ключевом макроэкономическом показателе не полностью. В этой ситуации любой разумный, хотя бы приближённый, метод распределения лучше, чем его отсутствие.

При наличии стольких недостатков альтернативных показателей, которые могли бы заменить ВРП, в настоящее время нет. Поэтому объёмы и темпы роста ВРП являются целевыми показателями при разработке стратегий, программ, прогнозов и формировании социально-экономической политики государства и его регионов.

В современной литературе проблемам прогнозирования макроэкономических показателей уделяется значительное внимание. В отечественной литературе проблемы макроэкономического моделирования рассматривались в трудах Л. Гранберга, Л. Канторовича. В. Макарова, Ю. Яременко, А.В. Андреева, Ю.С. Зайцевой. Среди зарубежных работ по прикладным вопросам прогнозирования в экономике представлены исследования Дж. Бокса и Г. Дженкивса, Ф. Робертса, X. Таха, Дж. Хапка и др. В частности, в работах Дж. Стока и М. Ватсона приводятся ограничения, определяющие достоверность расчетных моделей для малых выборок

[4].

Методика прогноза ВРП, основана на ежегодном сборе и анализе значительного объёма первичной статистической информации в региональном разрезе. Это крайне сложная методическая, аналитическая и техническая задача, решаемая с разной степенью успешности по отдельным компонентам.

Но есть еще несовершенства в плане учета ВРП, а значит, и составления прогноза.

Определение прогноза можно сформулировать следующим образом: «Прогноз -это научно обоснованное суждение о возможном состоянии объекта в будущем» [3].

Но непосредственно сам процесс построения прогнозов является весьма слож-

ным. Выделяются три вида прогноза по периоду: краткосрочный (один год); среднесрочный (от 3 до 5 лет); долгосрочный (более чем 5 лет), а также три вида по типа: пессимистический, умеренный и оптимистический.

Прогностика базируется и взаимосвязана с такими дисциплинами, как экономическая теория, макроэкономика, государственное регулирование экономики, статистика, теория вероятностей, математическая статистика, эконометрика и т.д.

Процесс прогнозирования базируется сегодня на Федеральном законе от 28 июня 2014 г. N 172-ФЗ «О стратегическом планировании в Российской Федерации» (с изменениями и дополнениями).

Кроме того, особое внимание прогнозу уделяется и в таком важном документе, как Бюджетный кодекс РФ. Так, в ст. 184 БК РФ устанавливается, что первым этапом формирования бюджета является разработка прогноза, а также выбор варианта развития экономики в тот или иной период.

Так начиная с мая каждого года Минэкономразвития РФ передает сценарные условия по бюджету субъектам Федерации. В течение года идет постоянное уточнение цифр. Ответственность при составлении прогноза огромна. В случае неточности показателей пострадают те сферы экономики, которые напрямую зависят от бюджета.

Существуют два основных метода прогноза уровня ВРП - производственный и распределительный. Минэкономразвития РФ при прогнозировании ВРП рекомендует пользоваться только производственным методом. Распределительный метод, к сожалению, пока не нашел должного отражения в системе национальных счетов (СНС) и поэтому сложен для использования [3].

Валовой выпуск - Промежуточное потребление = Валовая добавленная стоимость + Чистые налоги

Чтобы полностью спрогнозировать показатель выпуска, необходимо детализировать данные по отдельным составляющим, т.е. прогнозировать все показатели по базовым отраслям экономики. В СНС

существует пять таких базовых отраслей: промышленность, сельское хозяйство, строительство, транспорт и связь, торговля и общественное питание.

Существуют различные способы обработки информации: метод дефлятирования, метод экстраполяции, метод моделирования, экономико-математический метод, метод экспертных оценок и др.

На практике используют, как правило, все методы одновременно. Так, метод дефлятирования применяется в тех случаях, когда точно известно, что физический объем по данному продукту не увеличится в следующем году. Метод экстраполяции применяют тогда, когда изменяется физический объем производства. В этом случае валовой выпуск будет представлен следующим образом:

Валовой выпуск = Стоимость товаров * Индекс физического производства

Расчет валовой добавленной стоимости во многом несовершенен, поскольку должен базироваться на показателе ВРП за предыдущий год. Однако эти данные регионы получают только через год, поскольку раньше статистика не готова предоставить информацию. Т.е. прогноз показателя ВДС (валовой добавленной стоимости) например, за 2016 год составляется на базе 2014 года. В процессе итоговых рас-

Необходимо учитывать региональные риски: роль и доля наиболее значимых секторов экономики, динамику цен на ресурсы, добываемые на территории данного региона, прогноз добычи данных ресурсов, изменение демографической показателей, инфляционный рост, степень развитости

четов изменяется не только стоимостные показатели, но и индексы физического объема производства.

Если есть несовершенство эмпирического анализа, т.е. фактических данных, то эта ошибка автоматически транспортируется в прогнозные данные.

Что касается распределительного метода, то несмотря на то, что он не рекомендован Минэкономразвития, на практике применяется довольно часто. Фактически это метод расчета по источникам дохода. Основан на анализе долей, составляющих ВРП в динамике (фонд оплаты труда, прибыли, косвенных налогов, амортизации и т.д.) Главная причина нежелательности использования данного метода состоит в том, что последняя составляющая статья ВРП «валовая прибыль и прочие смешанные доходы» очень важно просчитывать. Здесь отражаются теневые доходы, доходы от собственности, рентные платежи, дивиденды и т.д. Но поскольку пока не существует отработанной методики учета подобных доходов, и вероятность получения достоверных данных весьма низка.

Прежде чем приступить к прогнозу, анализируются все факторы составляюще экономики региона и России в целом с учетом того, что регион есть часть национальной экономики.

инфраструктуры.

Основные потребители прогнозов органы исполнительной власти, которые составляют годовые бюджеты разных уровней. На федеральном уровне прогноз социально-экономического развития на год и параметры развития на 3 года разрабаты-

Таблица 1. Учитываемые факторы при построении прогноза

Внешние Внутренние

объективные субъективные

Темп роста мировой экономики - Темпы развития ведущих стран мира - Динамика мировых цен на нефть - Спрос и объемы экспорта российской нефти - Интеграция России в ВТО - Выплаты по внешнему долгу Дифференциация доходов Состав производственных фондов и степень их изношенности Уровень капиталоемкости Степень развития инфраструктуры Демографическая ситуация в регионе Темпы инфляции Тарифная политика Налоговая политика

вает Министерство экономики и развития РФ, а проект федерального бюджета на будущий год и прогноз основных характеристик доходов и расходов федерального бюджета на три последующих года - Министерство финансов РФ. Работа по краткосрочному прогнозированию возложена на Центр экономической конъюнктуры при правительстве РФ, который осуществляет мониторинг состояния экономики и прогнозирует макроэкономическую ситуацию в стране. В регионе распределение прогнозных функций аналогично федеральным: Министерство экономики составляет прогноз социально-экономического развития, а Министерство финансов на его основе составляет бюджет на следующий год.

Прогнозирование ВРП, как правило, опирается на временные ряды и выбор моделей осуществляется исходя из этого, также для оценки динамики наиболее часто используются регрессионные модели, с помощью которых оцениваются динамика и факторы развития экономики. Такие модели дают возможность объединения всех накопленных знаний об основных пропорциях и законах развития экономики [3].

Закономерности развития экономических процессов могут быть выражены как одним регрессионным уравнением, так и их группой. Среди большеразмерных моделей (содержащих два и более уравнения) различают простые системы и системы одновременных регрессионных уравнений (СОРУ). В простых системах уравнения не связаны между собой, и используются, как правило, для описания взаимозависимости региональных переменных и влияния на ВРП. Системы одновременных регрессионных уравнений применяются, как правило, в развернутых моделях. СОРУ могут состоять из тождеств в регрессионных уравнений, каждое из которых может, кроме объясняющих переменных, включать в себя также объясняемые переменные из других уравнений системы.

В отличие от простых систем, где возможен расчет параметров для каждого уравнения в отдельности, используя метод наименьших квадратов (МНК), параметры модели и эндогенные переменные в СОРУ

определяют путем решения всей системы, что требует более сложных систем оценки параметров, таких как косвенный МНК или двухшаговый МНК.

Регрессионных модели имеют ряд недостатков. Во-первых, они применимы только для стационарных процессов, когда в системе не происходит качественных изменений, способных изменить коэффициенты уравнения, во-вторых, при построении эконометрических моделей, особенно систем регрессионных моделей, часто возникают проблемы информационного плана. Это связано, прежде всего, с необходимостью наличия представительных рядов динамики, а также с отсутствием таких рядов для некоторых показателей из-за произошедших структурных изменений в экономике и в системе государственной статистики.

Другой метод, применимый для прогнозирования ВРП, так называемая простая экстраполяция или продолжение имеющихся в настоящее время трендов. На практике простая экстраполяция сводится к аналитическому выравниванию, то есть к процедуре подбора наиболее подходящей функции. Помимо недостатков, присущих эконометрическим моделям, у простой экстраполяции есть недостаток — полученные таким методом прогнозы «хороши в те периоды времени, когда изменения экономической ситуации носят инерционный характер, но в иных случаях совершенно бесполезны.

Подход более сложный, чем прогноз по тренду представляет компонентный анализ, рассматривающий временной ряд прогнозируемого показателя, состоящего из нескольких компонент. При компонентном анализе данные, представленные в виде временных рядов, в общем случае, раскладываются на четыре компоненты: тренд, строго периодическая, нестрого периодическая и случайная компоненты. Полученные составные части анализируются и прогнозируются каждый в отдельности. Прогноз исходного временного ряда получается суммированием прогнозов всех компонент.

Разбиение на другого рода компоненты исследуемого временного ряда предпола-

гает модель ЛРПСС. Стационарный временной ряд рассматривается как сочетание авторегрессионного процесса с моделью скользящего среднего. Стационарность ряда достигается взятием разностей порядка заданного исследователем. Авторегрессионный процесс представляет собой линейную зависимость значения временного ряда от предыдущих своих значений, то есть реализуется гипотеза о влиянии поведения процесса в прошлом на будущие его изменения [3].

Основной недостаток эконометриче-ских и экстраполяционных моделей, а именно неприменимость к неоднородным рядам, отсутствует в адаптивных моделях. Малый объем ретроспективной информации не позволяет применять классические методы прогнозирования временных рядов, так как они обладают невысокой точностью и достоверностью прогноза. Таким образом, возникает потребность в разработке новых методов прогнозирования, способных улучшить качество прогнозов и достоверно определять количественную оценку ВРП.

В основу адаптивных моделей положено предположение о том, что будущее в той или иной степени будет похоже на недавнее прошлое, чем на более ранние периоды. Реализуется это с помощью адаптируемых параметров, которые на основе рекуррентных формул корректируются исходя из разницы фактических и прогнозных значений на последнем предпро-гнозном этапе.

Ограниченность использования их в среднесрочном прогнозировании и невозможность использования в долгосрочном объясняется тем, что модель не рассматривает причинно-следственные связи, определяющие этот процесс (как в регрессионном анализе), и только частично описывает структуру процесса.

Набольший эффект дает комбинированное использование нескольких моделей

Наиболее развернуто и детально отображают сложившиеся пропорции воспроизводства и тенденции их изменения динамические и статические межотраслевые балансы. Давая целостное представление о структуре и взаимосвязях отраслей регионального хозяйственного комплекса, МОБ может являться ядром системы моделей регионального прогнозирований и связывать показатели макро- и микроуровней региональной экономики.

Последнее время все большее внимание уделяется долгосрочным прогнозам (с горизонтом свыше К лет), в связи с необходимостью перехода к новым технологическим укладам и усилению действия инновационных факторов [6].

При этом совершенно очевидно, что точно и однозначно предусмотреть характер изменения и степень влияния всех факторов в их взаимозависимости практически невозможно. Поэтому, чтобы сделать выводы о необходимости корректировки прогнозов, следует остановиться на методических подходах к их разработке, характерных для последнего периода, на национальном и региональных уровнях.

Возрастает актуальность повышения качества прогнозных исследований. Это требует углубленного изучения и разработки основных проблем, возникающих в прогнозировании. В странах с развитой рыночной моделью экономики прогнозирование и планирование являются важнейшим инструментом государственного регулирования. Нацелено применяя такой инструмент, можно добиться большого успеха в техническом прогрессе, повышении уровня жизни населения и других социально-экономических областях.

Недостаточное внимание к региональным проблемам не только отрицательно сказывается на эффективности экономики и уровне жизни населения, но и может привести к усилению центробежных тенденции в государстве.

для прогнозирования.

Библиографический список

1. Шамуратов Н.М. Моделирование и прогнозирование макроструктурных параметров экономики региона (на примере республики Башкортостан) : дис.... экон. наук: 08.00.13, 08.00.05/ Н. М. Шамуратов; БГУ. - уфа, 2002 год. - 165 с.

2. Зайцева Ю.С. Валовый региональный продукт что и как мы измеряем [Электронный

ресурс]: универсальные базы данных / ЭКО. Экономика и организация промышленного производства/ Новосибирск. - №4.- 2012. - С. 86- 103 - Режим доступа: http://www.ebiblioteka.ru (24.сен.2016).

3. Андреев А.В. Региональная экономика: учебник для вузов. Стандарт третьего поколения / А.В. Андреев, Л.М. Борисова, Э.В. Плучевская. - СПб.: Питер, 2012. - 464 с.

4. Карбаев Д.С. Модели сценарного прогнозирования макроэкономических показателей региона в условиях малой выборки: дис.... экон. наук: 08.00.13/ Д.С. Карабаев; СГОУ. -Самара, 2010 год. - 174 с.

5. C0K0R0e А.П. Механизм экономического взаимодействия хозяйствующих субъектов и органов власти в регионе: дис. экон. наук: 08.00.05/ А. П. Соколов; ИРЭИ. - Москва, 2007 год. - 154 с.

6. Селин В.С. Роль прогнозирования в формировании стратегии регионального развития [Электронный ресурс]: научная электрон. библиотека «киберленинка»/ Проблемы прогнозирования /УРАН ИНП РАН. - М.- №6. - 2009 - Режим доступа:http://cyberleninka.ru/article/n/rol-prognozirovaniya-v-formirovanii-strategii-regionalnogo-razvitiya#ixzz4L3QqySfP (23.сен.2016).

7. Иващенко И.Ю. Сценарное прогнозирование и анализ рисков развития региональных систем: дис.. экон. наук: 08.00.05/ И. Ю. Иващенко; НИУ БелГУ. - Белгород, 2002 год.-227 с.

PREDICTION GROSS REGIONAL PRODUCT

A.V. Baenkhaeva, senior lecturer Baikal state university

Abstract. The processes of globalization are accompanied by the development of competitive relations on all levels, from individual firms, corporations and to entire regions and States. The article on the example of the region as part of the state illustrates the relevance of the projections, so as to effectively manage its economy, you must clearly know what should be the impacts and their consequences. One of the clearest indicators of the economy of the region is macro parasites gross regional product(GRP). Forecasting the GRP is an essential stage of the management process at both the regional and Federal level. Any management decision is an implementation of a forecast. In this article an attempt is made to analyze and evaluate existing methods for predicting the GRP, to consider the most important relationships of indicators of the structure of GRP.

Keywords: regional economy, the calculation of the gross regional product, the methodology of the forecast of gross regional product.