Прогноз индикаторов социально-экономического развития дотационного региона

УДК 332.14 ББК У050.22

А.Е. ЯКОВЛЕВ, Н.В. МОРОЗОВА, П.Г. ГОРБУНОВА

ПРОГНОЗ ИНДИКАТОРОВ СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКОГО РАЗВИТИЯ

ДОТАЦИОННОГО РЕГИОНА*

Ключевые слова: прогноз, основные показатели социально-экономического развития, моделирование, экспертные предпочтения, многоуровневые прогнозные расчеты.

Представлены результаты исследования проблем прогнозирования основных показателей социально-экономического развития региона. Значительный интерес к этим проблемам вызван возросшей в современных условиях потребностью в прогнозных решениях, для надежного подтверждения которых недостаточно фактографической информации, а необходимо использовать экспертные эвристики. Предложен подход, закладывающий основы прогнозирования и обеспечивающий возможность проведения комбинированных прогнозных расчетов.

A. YAKOVLEV, N. MOROZOVA, P. GORBUNOVA FORECAST OF INDICATORS OF THE SOCIAL AND ECONOMIC DEVELOPMENT OF A SUBSIDIZED REGION

Key words: forecast, key indicators of the social and economic development, model building, expert preferences, multilevel forecast calculations.

The proposed results of research of problems of forecasting of main indicators of socio-economic forecasting of the region. Keen interest in these issues is caused first of all by the increased modern conditions the need for forward-looking solutions for reliable substantiation lacking factual information and requires the use of expert heuristics. An approach that lays the Foundations of forecasting and allowing for combined forecasting calculations.

Российская экономическая наука проявила значительное внимание к проблемам прогнозирования после некоторого переоценивания новых условий хозяйствования. Пришло осознание, что только прогноз как вероятностное представление о перспективах изучаемого объекта в будущем позволит менеджерам разных уровней увидеть основные ориентиры происходящих перемен. В результате возникает возможность принимать обоснованные решения, так как любое управленческое решение в конечном счете является своеобразной реакцией на прогнозное представление о будущем управляемого объекта. Кроме того, благодаря прогнозам менеджеры получают возможность своевременно оценить нежелательные тенденции и угрозы.

В данный момент обзор решаемых задач прогнозирования значительно расширился как на микро-, так и на макроуровне. На макроуровне прогноз стал средством определения основных приоритетов, характеристик и направлений государственной экономической и социальной политики. Более того, в современных условиях на государственном и региональном уровнях результаты прогнозирования стали доминировать над плановыми. Об этом, в частности, свидетельствуют Федеральный закон № 115-ФЗ «О государственном прогнозировании и программах социально-экономического развития Российской Федерации», а также Послание Президента РФ В.В. Путина Федеральному Собранию РФ от 12.12.2013 г., в которых конституционно закрепляется необходимость в научной разработке прогнозов.

Повышение требований к значимости и надежности оценок прогнозирования стало актуальным вследствие увеличения роли прогнозирования в решении задач современного управления. Для достижения данных требований возможно применение многоуровневой комбинированной модели, строящейся на основе синтеза адаптивного подхода, имитационного моделирования и экспертных ожиданий [1, 5].

Как отмечено в стратегических установках, представленных Министерством экономического развития и торговли ЧР, основными целями социаль-

* Публикация подготовлена в рамках поддержанного РГНФ научного проекта № 13-12-21011

но-экономического развития Чувашской Республики в среднесрочной перспективе являются:

1) повышение качества жизни населения темпами выше среднероссийских, создание эффективной системы предоставления социальных услуг, уменьшение доли населения с доходами ниже прожиточного минимума;

2) формирование модели экономики республики, обладающей долгосрочным потенциалом динамичного роста, диверсифицированной структурой производства, значительным экспортным потенциалом, инновационной восприимчивостью и ориентированностью на социальные нужды населения.

Оценка возможностей достижения поставленных целей требует всестороннего учета динамики основных показателей экономики региона, отражающих ее потенциал по воспроизводству, развитию и влиянию на социальную сферу. В связи с этим были использованы статистические данные [3, 4, 6] за период с 2011 г. по 2013 г. (табл. 1).

Таблица 1

Основные показатели социально-экономического развития Чувашской Республики за 2011-2013 гг., млн руб. [3, 4, 6]

Показатели 2011 2012 2013

Валовой региональный продукт 181 485,90 215 387,40 237 295,80

Выпуск товаров и услуг по основным отраслям 371 787,9 423 508,10 466 585,70

Объем инвестиций (в основной капитал) за счет всех источников финансирования 35 269,70 38 514,50 41 663,83

Доходы области 98 876,17 109 183,94 111 033,88

Доходы населения 180 725,70 201 291,80 228 481,20

Расходы и сбережения населения 176 097,60 199 045,50 225 681,20

В результате многомерных прогнозных расчетов разработаны схемы, которые можно применить при решении реальных задач достаточно большого объема. К числу таких задач вполне возможно отнести, прежде всего, разработку прогнозов социально-экономического развития регионов. При решении этой задачи число разнообразных показателей, ожидаемые значения которых необходимо рассчитать, настолько велико, что вряд ли окажется успешной попытка построения единой модели, отражающей взаимодействие между всеми этими показателями. В данной ситуации целесообразнее использовать многоэтапную схему проведения многоуровневых прогнозных расчетов. В рамках этой схемы удается сгруппировать показатели по какому-либо признаку (сектор экономики, отрасль, источник доходов и т.д.), что позволяет значительно снизить объем решаемой задачи посредством сведения ее к последовательности задач меньших объемов.

Модель многомерного комбинированного прогнозирования предполагает использование детерминированного матричного предиктора. Данный предиктор имеет смысл строить в тех ситуациях, когда полностью исключается возможность применения статистических методов моделирования. Примером может служить ситуация, в которой исследователь располагает всего двумя, тремя наблюдениями.

Модель строится при условии, что прирост любого из показателей формируется под воздействием всех остальных, являясь как бы суммарной величиной. Причем каждый показатель в отдельности оказывает незначительное влияние, и среди них нет преобладающих.

Основным преимуществом данного подхода является то, что с его помощью можно проводить расчеты для многомерных рядов динамики даже в том случае, когда исследователь располагает наблюдениями лишь за два периода. Правда, статистическая надежность таких прогнозных расчетов не проверяется и опирается, в основном, на то предположение, что даже при

изменении характера динамики прогнозируемых процессов структура самого предиктора, как правило, меняется незначительно. Как показывает опыт применения прогнозных расчетов, использование этой модели предпочтительнее обычных расчетов с использованием темпов роста, в которых совсем не учитывается взаимодействие между моделируемыми показателями.

Обычные статистические методы моделирования не позволяют по короткому временному ряду наблюдаемых значений (три числа) дать приемлемую прогнозную оценку. В связи с этим в схеме расчета присутствует предиктор, являющийся средством устранения данных проблем и позволяющий проводить прогнозные оценки не по отдельным показателям, а одновременно по множеству всех показателей одного уровня во взаимосвязи друг с другом.

Результаты расчетов представлены в табл. 2.

Таблица 2

Прогнозные оценки основных показателей социально-экономического развития Чувашской Республики на 2015 г., млн руб.

Показатели Формализованный прогноз Интуитивный прогноз Комбинированный прогноз

вариант I вариант II

Валовой региональный продукт 291 217,2 273 827,9 268 950,4 267 133,0

Выпуск товаров и услуг по основным отраслям 588 303,8 547 327,2 515 692,8 520 236,7

Объем инвестиций (в основной капитал) за счет всех источников финансирования 57 599,7 54 249,2 45 685,6 48 549,0

Доходы области 143 687,5 130 362,9 124 687,4 128 357,2

Доходы населения 282 050,2 263 650,1 243 424,8 252 824,7

Расходы и сбережения населения 281 750,3 260 824,5 236 624,8 254 150,9

Комбинированные траектории I и II, а также экспертная траектория существенно отличаются от расчетной траектории: темпы роста последней значительно выше. Очевидно, это связано с тем, что в расчетах прогнозирования отражаются темпы инфляции последних периодов, в то время как в ожиданиях экспертов присутствует снижение темпов роста инфляции. В этом и заключается отличие обычного прогноза от многоуровнего комбинированного прогнозирования, в прогнозных оценках которого учитываются тенденции, не успевшие еще проявиться в экономической действительности.

Как известно, прикладные и теоретические аспекты моделирования качественных переменных стали интенсивно разрабатываться лишь в последнее десятилетие. Аппарат такого моделирования как раз и был положен в основу реализации идеи прогнозирования экспертных предпочтений.

Особый интерес представляют модели, основанные на идее комбинирования адаптивных принципов и экспертных ожиданий. Построенные вычислительные схемы разработанных моделей являются эффективным инструментом для того, чтобы провести комплексные расчеты прогнозирования. Их проверка на региональном уровне доказала универсальность, всесторонность, гибкость и достоверность этого инструмента.

Итак, проанализировав данные показатели, можно сделать вывод, что в практике многочисленных и комбинированных расчетов при формировании индикаторов социально-экономического развития региона может использоваться данная модель прогнозирования. Особенно важно, что, применяя этот аппарат прогнозирования, в прогнозные расчеты необходимо добавлять основы и компоненты системного подхода, что регулирует весь процесс, состоящий из множества этапов, и намного повышает эффективность решения задач регионального прогнозирования. Способность разработанных моделей к адаптации позволяет качественно осуществить процедуру получения прогнозных вариантов для тех перспективных периодов, в которых ожидаются смены тенденций. Это помогает экспертам сделать более обоснованный выбор тенденции в динамике социально-экономических показателей Чувашской Республики.

Литература

1. Давнис В.В., Тинякова В.И. Прогнозные модели экспертных предпочтений. Воронеж: Изд-во Воронеж. ун-та, 2005. 248 с.

2. Промышленность Чувашской Республики. 2012: стат. сб. / Чувашстат. Чебоксары, 2013. 120 с.

3. Россия в цифрах. 2013: крат. стат. сб. / Росстат. М., 2013. 573 с.

4. Статистический ежегодник Чувашской Республики. 2013: стат. сб. / Чувашстат. Чебоксары, 2013. 474 с.

5. Тинякова В.И. Модели адаптивно-рационального прогнозирования экономических процессов. Воронеж: Изд-во Воронеж. ун-та, 2008. 336 с.

6. Финансы Чувашской Республики. 2013: стат. сб. / Чувашстат. Чебоксары, 2013.

7. Центральная база статистических данных [Электронный ресурс] // Федеральная служба государственной статистики: сайт. URL: http://cbsd.gks.ru.

ЯКОВЛЕВ АНАТОЛИЙ ЕГОРОВИЧ - доктор экономических наук, профессор, заведующий кафедрой региональной экономики и предпринимательства, Чувашский государственный университет, Россия, Чебоксары (yakovlev_ae@mail.ru).

YAKOVLEV ANATOLIY - doctor of economics sciences, professor, head of Regional Economy and Business Chair, Chuvash State University, Russia, Cheboksary.

МОРОЗОВА НАТАЛИЯ ВИТАЛЬЕВНА. См. с. 182.

ГОРБУНОВА ПОЛИНА ГЕННАДЬЕВНА - аспирантка кафедры региональной экономики и предпринимательства, Чувашский государственный университет, Россия, Чебоксары (polina7103@mail.ru).

GORBUNOVA POLINA - post-graduate student of Regional Economy and Business Chair, Chuvash State University, Russia, Cheboksary.

УДК 331.108.2 ББК 65.290-2

Е.В. ЯШКОВА, Т.В. ПЕРОВА, Н.Л. СИНЕВА

КОРПОРАТИВНАЯ КУЛЬТУРА ИННОВАЦИОННОЙ ОРГАНИЗАЦИИ КАК ФАКТОР ЭФФЕКТИВНОГО ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ ПЕРСОНАЛА В СИСТЕМЕ ВНУТРЕННЕГО МАРКЕТИНГА

Ключевые слова: корпоративная культура, система внутреннего маркетинга, собственный персонал организации, факторы, влияющие на эффективность корпоративной культуры, инновации.

Статья посвящена анализу корпоративной культуры инновационной организации как основного элемента конкурентоспособности организации, влияющего на эффективность функционирования собственного персонала, их коммуникации с внешней средой. Определяется место корпоративной культуры в системе внутреннего маркетинга инновационного предприятия. Выделяются факторы, необходимые для функционирования корпоративной культуры инновационной организации. Описываются направления и функции корпоративной культуры.

E. YASHKOVA, T. PEROVA, N. SINEVA CORPORATE CULTURE OF THE ORGANIZATION AS A FACTOR OF EFFECTIVE FUNCTIONING OF THE PERSONNEL IN THE INTERNAL MARKETING

Key words: corporate culture, internal marketing, own staff of the organization, the factors affecting the efficiency of corporate culture, innovation.

The article is devoted to the analysis of the corporate culture of innovation organizations-discrimination, as a basic element of competitiveness of an organization, influencing the effectiveness of functioning of its own staff, their communication with the external environment. Defines the place of corporate culture in the system of internal marketing of innovative enterprises. Factors necessary for the functioning of the corporate.

В системе маркетинга традиционно выделяют внешнюю (продвижение, сбыт, продажи, ассортимент, ценовая политика и т.д.) и внутреннюю (миссия компании, её ценности, люди, технологии и т.д.) маркетинговую среду. Корпоративная культура - один из основополагающих компонентов внутренней среды, в частности системы внутреннего маркетинга инновационной организации.

Из рис. 1 видно, что внутренний маркетинг преследует цель - сформировать команду из числа тех сотрудников организации, которые неравнодушно относятся к делу, выходя за рамки функциональных обязанностей.