Прогнозирование показателей развития социально-экономической сферы региона

УДК 332.143

А. В. Аксянова, Ю. В. Хайрутдинова

ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ПОКАЗАТЕЛЕЙ РАЗВИТИЯ СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКОЙ СФЕРЫ РЕГИОНА

Ключевые слова: эконометрическая модель, системы эконометрических уравнений, социально-экономическое

прогнозирование.

Приведены результаты исследования методов прогнозирования динамики и структуры хозяйственного комплекса Республики Татарстан с использованием макроструктурной модели. На основе макроструктурной модели осуществлены прогнозные расчеты социально-экономического развития Республики Татарстан.

Keywords: econometrical model, econometrical equations system, socio-economic forecasting.

The research results of forecasting methods of dynamics and structure of economical complex of Republic Tatarstan with the use of macrostructural model are adduced. Expected calculations of social-economic development of Republic Tatarstan were done based on the macrostructural model.

Прогнозирование тенденций социально-экономического развития регионов является значимой и актуальной областью теоретических и прикладных исследований. Социальноэкономическое развитие любого региона определяется сложной системой факторов, среди которых немаловажное значение имеет целевая ориентация, направленность на решение наиболее важных социально-экономических проблем конкретного региона. Учет совокупного воздействия всего многообразия научно-технических, экономических, социальных и политических факторов, определяющих развитие региона, требует применения новых подходов и методов и, в частности, методов экономико-математического моделирования. Одним из таких методов, эффективно используемых как на федеральном уровне, так и в некоторых субъектах Федерации, является метод макроструктурного моделирования. Особенностью этого метода является его высокая технологичность за счет адаптированности макроструктурных моделей к реально существующей экономической информации [1].

Анализ отечественного и зарубежного опыта прогнозирования социально - экономического развития региона показал, что в большинстве моделей количество расчетных показателей прогноза социально-экономического развития региона излишне. Регионы, а тем более муниципальные образования, не располагают информационной базой, статистическими данными, необходимыми для анализа, выявления тенденций и разработки прогноза указанных показателей. Разработчики прогнозов, вынужденные заполнять указанную форму, делают это во многом формально[2]. Это и послужило поводом для того, чтобы использовать при разработке модели структурный анализ факторов с целью включения в модель наиболее существенных количественных и качественных показателей региональной экономики.

Для проведения анализа и построения модели были рассмотрены основные аналитические показатели, которые, как правило, анализируются во внутреннем контуре.

Центральным макроэкономическим показателем является валовый региональный продукт (ВРП). Он рассматривается в качестве наиболее общего индикатора экономической активности и благосостояния региона.

Основная доля финансовых ресурсов в республике формируется за счет нефтяной отрасли. Поэтому очень важным параметром является цена нефти на мировом рынке, а также объем ее добычи. В свою очередь от этих параметров зависит рост оборота внешней торговли Татарстана, в частности республиканского экспорта.

Одной из основных отраслей материального производства Республики Татарстан является промышленность. Таким образом, задача построения модели также состоит в том, чтобы помимо вышеуказанных показателей, смоделировать динамику промышленности.

Также значимым параметром для построения макроэкономической модели развития Республики Татарстан является размер налоговых поступлений. Удельный вес налоговых поступлений в общем объеме доходов бюджета Республики Татарстан в 2010 году составил 51,7%.

Решающую роль для динамики и структуры экономического роста играют инвестиции и инновации. В связи с этим будущий прогноз должен в значительной степени быть ориентирован на оценку народнохозяйственного эффекта реализации крупных региональных проектов. Одним из наиболее инвестиционно привлекательных секторов экономики по-прежнему является химическая и нефтехимическая отрасль Татарстана.

О росте уровня жизни населения может свидетельствовать рост оборота розничной торговли. По объему оборота розничной торговли Татарстан среди регионов Приволжского Федерального округа занимает третье место.

Для построения экономико-математической модели была проведена работа по сбору статистических данных выше рассмотренных показателей за период с 1992 года по 2010 год и анализу следующих макроэкономических показателей:

• ВРП Республики Татарстан (Y1), млрд. рублей;

• Добыча нефти (Xi), тыс. тонн;

• Инвестиции в основной капитал (X2) (в фактически действовавших ценах;

миллионов рублей; 1990- 1998 гг. - млрд. руб.);

• Оборот розничной торговли (X3), млн. руб.

(в фактически действовавших ценах; миллионов рублей; 1990, 1995 гг. - млрд. руб.);

• Темпы роста инвестиций в основной капитал в Российской Федерации (X4), %;

• Денежная масса М2 (X5), млрд. рублей;

• Объем экспорта X), млн. долл. США;

• Налоговые доходы (X7) (в фактически действовавших ценах; млн. рублей);

• Динамика мировых цен на нефть марки Brent (IPE) (Xs), USD/баррель;

• Объем отгруженных товаров собственного производства,

выполненных работ и услуг собственными силами в промышленности (Xg), млн. рублей;

• Темпы роста добычи полезных ископаемых РТ (X10), %.

Следующим этапом данного исследования стала разработка конкретной формы макро-структурной модели социально-экономического развития региона, представляющая собой систему, состоящую из шести взаимосвязанных эконометрических уравнений, которая учитывает специфические особенности экономики республики:

Y1 = a1 + b11 *X2 + b12 *X9 + a13 *X1

х2 = a6 + a61 *X2 1 + a * X + a * X 62 /x4 'r a63 /x10

X СО = a2 + a21 * X5 + b22 * X9

X О) = a4 + b41 *X2 + a42 *X8

х7 = a3 + b31 *X1 + b32 *X3

г X (О = a5 + b51 * X9 _1

Разработанная модель включает шесть эндогенных переменных У1, Хз, Х7, Хб, Х9, Х2 и семь предопределенных переменных (пять экзогенных переменных — Х1, Х5, Х8, Х4, Х10 и две лаговые переменные - Х21, Х9_1). При разработке модели, важное место заняла проблема описания структуры связей между переменными системы эконометрических уравнений, поскольку «оптимальный» состав факторов, включаемых в эконометрическую модель, является одним из основных условий ее «хорошего» качества. К отбору независимых факторов используются два подхода: априорный и апостериорный [3].

Согласно первому подходу был проведен корреляционный анализ, по результатам которого можно говорить о наличии существенной линейной связи между переменными, т.к. гуХ > 0.5. Чем больше абсолютное значение гухі, тем сильнее это влияние.

Также по эмпирическим данным проведен графический анализ. Во всех случаях наблюдается взаимосвязь между показателями роста величины ВРП Республики Татарстан и другими основными макроэкономическими показателями (рис.1).

Рис. 1- Сопоставление показателей роста ВРП и основных макроэкономических показателей Республики Татарстан 1992-2010 гг.

При апостериорном подходе определение набора предопределенных переменных для каждой эндогенной переменной проводилось с использованием тестов причинноследственной связи Грэнджера (тестирование нулевой гипотезы об отсутствии коинтеграции) в сочетании с анализом значений коэффициента Дарбина-Уотсона, значений коэффициента детерминации Я2 и 1-статистик в соответствующих уравнениях регрессии.

Под коинтеграцией понимается зависимость в уровнях двух (или более) временных рядов, которая выражается в совпадении или противоположной направленности их тенденций и случайной колеблемости.

Для тестирования гипотезы о коинтеграции временных рядов у( и х. в каждом эконометрическом уравнении, согласно критерию Грэнджера, необходимо выполнить следующие этапы [4]:

1. Сформулировать нулевую гипотезу (в данном случае основная гипотеза должна содержать утверждение об отсутствии коинтеграции между рядами у( и х( ).

2. Рассчитать параметры уравнения регрессии вида

Ав = а + Ь * в .

3. Определить фактическое значение ¿-критерия для коэффициента регрессии Ь в уравнении.

4. Сравнить полученное значение с критическим значением статистики т Критические значения т, рассчитанные Инглом и Гренджером для уровней значимости 1; 5 и 10 %, составляют

соответственно 2,5899; 1,9439 и 1,6177. Если фактическое значение 1 больше критического значения г для заданного уровня значимости а , нулевую гипотезу об отсутствии коинтегра-ции исследуемых временных рядов отклоняют и с вероятностью (1 - а ) принимают альтернативную гипотезу о том, что между рядами У( и Xt есть коинтеграция.

В отличие от традиционной методики применения критерия Дарбина — Уотсона, в данном случае проводилась проверка гипотезы о том, что полученное фактическое значение критерия Дарбина — Уотсона в генеральной совокупности равно нулю. Если результаты тестирования показывают, что фактическое значение критерия Дарбина — Уотсона нельзя признать равным нулю (т. е. оно превышает критическое значение для заданного уровня значимости), ноль-гипотезу об отсутствии коинтеграции временных рядов отклоняют. Критические значения критерия Дарбина — Уотсона, полученные методом Монте-Карло для уровней значимости 1%, 5%, 10%, принимаются равными соответственно — 0,511; 0,386, 0,322.

Была получена сводная таблица итогов двойственной проверки значимости предопределенной переменной для каждой из шести эндогенных переменных (табл. 1).

Таблица 1 - Результаты двойственной проверки значимости предопределенной переменной

Знак «плюс» означает подтверждение целесообразности включения соответствующей предопределенной переменной в уравнение в качестве объясняющей по проверяемому критерию (первый «плюс» - принятие решения по тесту Гренджера, второй - по величине критерия Дарбина — Уотсона при 5% уровне значимости).

Далее для исследования взаимосвязи переменных проводился анализ регрессионной статистики, результаты которого представлены в таблице 2.

Таблица 2 - Результаты регрессионной статистики

Наименование показателя № уравнения

1 уравнение 2 уравнение 3 уравнение 4 уравнение 5 уравнение 6 уравнение

Множественный К 0,99 0,93 0,98 0,99 0,98 0,99

Я2 0,99 0,86 0,96 0,99 0,97 0,98

Нормированный Я2 0,99 0,85 0,96 0,99 0,97 0,98

Стандартная ошибка 13189 48609,3 11832,4 499,6 62300,3 13369,4

Число наблюдений 19 19 19 19 19 19

На основании комплексного анализа, был решен вопрос включения в качестве предопределенных переменных в каждое из уравнений в пользу всех объясняющих переменных.

Была проведена проверка качества каждого уравнения макроструктурной модели, по результатам которой модель соответствует описываемому ею процессу.

Для оценки коэффициентов каждого уравнения использовался ДМНК (двухшаговый метод наименьших квадратов).

Как следствие были получены следующие параметры неизвестных коэффициентов системы эконометрических уравнений:

' У1 = -364334 ,65 + 1,96 *Х2 + 0.27 *Х9 + 15,38 *Х1 Х2 = 13327,12 +1,08 *Х2 1 + 819,29 *Х4 + 841,33 *Х10 Х3 = 19040,46 + 36,72 * Х5 + 0,84 * Х9 Х6 = 1450,19 + 0,0043 *Х2 +160,24 *Х8 Х7 = -4481,93 + 0,2 * У1 - 0,1 * Х3 Х9 = 32449,43 + 1,05 * Х9_1

Разработанная модель была успешно апробирована. На основе макроструктурной модели с применением метода экстраполяции, осуществлены прогнозные расчеты показателей социально-экономического развития Республики Татарстан до 2015 года. Прогнозные расчеты показали, что тенденция роста центрального макроэкономического показателя - объема ВРП, наблюдается с 2012 года (рис. 2). Инвестиции в основной капитал и другие основные макроэкономические показатели модели, также имеют сходную по динамике тенденцию роста. Прогнозные значения по динамике ключевых факторов экономического развития республики также согласуются с полученными ранее результатами оценки деловой активности в регионе [5].

ВРП

»"/ ^ Гу Гу о#

Год

Протоэные

значения

• — Расчетные значения

Рис. 2 - Динамика ВРП Республики Татарстан

Проведенное исследование подтверждает высокую эффективность применения макро-структурных моделей для прогнозирования социально-экономического развития региональной экономики. Практическая значимость исследования состоит в возможности использования разработанных методов макроструктурного моделирования в практике прогнозирования

социально-экономического развития Республики Татарстан, а также других регионов Российской Федерации.

Литература

1. Новикова Н.В. Прогнозирование национальной экономики: Учебно-методическое пособие / Н.В. Новикова, О.Г. Поздеева. - Екатеринбург: Издательство Уральского государственного экономического университета, 2007. - 138 с.

2. Узяков М.Н. Отрасль в системе межотраслевых связей: возможности анализа и прогнозирования: монография - учебное пособие / М.Н. Узяков- М., 2002. - 232 с.

3. Эконометрическое моделирование. Модель экономики России для целей краткосрочного прогноза и сценарного анализа: Учебное пособие для вузов. - Выпуск 2 / В.Л. Макаров, С.А. Айвазян, С.В. Борисова, Э.А. Лакалин - М.:МЭСИ, 2002. - 34 с.

4. Валеев Н.Н. Анализ временных рядов и прогнозирование: Учебное пособие / Н.Н. Валеев, А.В. Аксянова, Г.А. Гадельшина. - Казань: КГТУ, 2010. - 160 с.

5. Аксянова А.В. Оценка деловой активности в регионе с применением сводного опережающего индекса / А.В. Аксянова, А.И. Шакирова, Л. А. Ельшин // Вестник Казан. тех-нол. ун-та. - 2011. - Т. 14, № 8. - С. 263-269.

© А. В. Аксянова - канд. техн. наук, доц. каф. химической кибернетики КНИТУ, axyanova@rambler.ru; Ю. В. Хайрутдинова - науч. сотр. ГБУ «Центр перспективных экономических исследований Академии наук Республики Татарстан», Yuliya.Glushkova@tatar.ru.