Теория и практика прогнозного сценария агроэкономического роста

ТЕОРИЯ И ПРАКТИКА ПРОГНОЗНОГО СЦЕНАРИЯ АГРОЭКОНОМИЧЕСКОГО РОСТА

БАККУЕВ Э.С.,

кандидат экономических наук, доцент, Кабардино-Балкарская государственная сельскохозяйственная академия,

e-mail: info@kbsaa.ru

В статье рассматриваются актуальные теоретико-методологические аспекты прогнозного сценария агро-экономического роста; анализируются варианты прогнозирования и концептуальные подходы к обоснованию агроэкономической динамики.

Ключевые слова: прогнозный сценарий; агроэкономический рост.

This paper discusses current theoretical and methodological aspects of the agro-economic growth forecast scenarios are analyzed variants predict and conceptual approaches to the justification of agro-economic dynamics.

Keywords: forecast; agro growth

Коды классификатора JEL: O13, Q16, Q18.

Рассматривая методологические аспекты прогнозного сценария агроэкономического роста, простая описательная перспектива будущего, как правило, опирается на допущение его наиболее вероятного варианта. Такой подход «по умолчанию» исходит из невозможности повлиять на это будущее, что превращает «будущее» в постоянно возобновляемое существующее положение экономики. Это - классическое прогнозирование, которое исходит из пролонгированной экстраполяции наблюдаемой реальности. В литературе отмечается, что «прогнозы, разрабатываемые на основе неоклассических производственных функций и экономических моделей, отличались относительной достоверностью в краткосрочном периоде. Однако при изменении тренда экономической динамики (переход экономики в фазу кризиса и депрессии) предпосылки заданности и известности множества технологических возможностей, лежащие в основе неоклассических производственных функций и экономических моделей, противоречат наблюдаемой на практике неопределенности инновационных процессов, так как принципиальная неопределенность множества производственных возможностей и экономической эффективности новых технологий, различия в способности хозяйствующих субъектов к освоению инноваций, получению и обработке рыночной информации - это далеко не все реальности, не нашедшие адекватного отражения в неоклассической теории» [4].

Другим распространенным вариантом классического прогнозирования выступает попытка детального описания предпочтительного сценария развития экономики. Однако вопрос о степени вероятности такого сценария, как правило, обходится. Тем не менее, научно-обоснованная детализация сценарного прогноза будущего состояния экономики возможна, если только она опирается на конструктивные идеи разработчиков новой продукции. В этом случае усилия прогнозистов должны быть сконцентрированы на генерировании предпосылок и последствий производства оригинальной продукции в будущем, что должно использоваться в процессе стратегического планирования развития отрасли и национальной экономики в целом1.

Современный подход к прогнозному сценарию исходит из противоположной классическому подходу позиции -из активного формирования будущего экономического состояния. Другими словами, современное прогнозирование преодолело пассивные рамки простой временной экстраполяции существующих тенденций, и пытается прогнозировать последствия вводимых в обозримый период экономических инструментов и законодательных мер. В результате самостоятельным направлением сценарного прогноза экономического (в том числе - агроэкономического) роста становится предложение манипуляций, необходимых для изменения современного экономического состояния, и попытка оценки соотношения их позитивных и негативных последствий в обозримой перспективе развития данной отрасли. Однако, как отмечается в литературе, «отсутствующим элементом системы управления, позволяющим принимать стратегически верные решения, обеспечивающие конкурентоспособность страны в долгосрочной перспективе, является долгосрочный прогноз, включающий в себя оценку ситуации по широкому набору факторов (экономических, социальных, политических, технологических, экологических и т.д.) как внутри страны, так и в мире. В этих условиях нет гарантии того,

1 Иногда прогнозы сами выступают фактором поведения людей - например, голосование за предсказанного победителя выборов или покупка рекомендованной журналами мод одежды новых фасонов, что затем выдается за предсказательный талант модельеров.

© Э.С. Баккуев, 2012

TERRA ECONOMICUS ^ 2012 ^ Том 10 № 2 Часть 3

ТЕRRА ECONOMICUS ^ 2012 ^ Том 10 № 2 Часть 3

что реализация ежегодных (тактических) и среднесрочных планов правительства будет отвечать интересам страны в долгосрочной перспективе» [5].

Сочетание классического и современного подхода породил метод так называемого «нормативного прогнозного сценария», который начинается с описательной стадии разработки прогнозного сценария, а завершается стадией оценки последствий предполагаемых изменений. Наиболее известным примером видов такого прогнозирования являются практически все проекты модернизации отрасли, сферы или национальной экономики в виде проведения крупных реформ рыночного характера. Это позволяет получить надежную основу для планирования и рассчитать лучшие перспективы в реализации предпринимаемых усилий по модернизации и/или инновационному обновлению производства.

В качестве известного недостатка нормативного метода прогнозного сценария следует, видимо, считать обязательность включения в его исходное основание необходимость однозначной оценки предпринимаемых мер, что накладывает на него отпечаток субъективности (так, негативная оценка методов экономико-математического прогнозирования, кибернетики и генетики дорого обошлись российской экономике). Разработка прогнозных сценариев, которые учитывают различные оценки последствий введения в практику одного и того же рыночного инструмента, позволяет минимизировать возникающую односторонность прогнозного проекта преобразований рассматриваемой отрасли или сферы производства.

Особое значение для качества прогнозного сценария приобретает достоверность, системность и репрезентативность используемой экономико-статистической информации. При разработке прогнозного сценария обычно используются два вида информации - последние фактические наблюдения над изучаемым процессом и некоторые прогностические знания о модели долгосрочного развития данного процесса.

Императивные требования к информационному обеспечению прогнозного сценария сводятся к следующим моментам:

агрегированная теоретическая модель будущего состояния экономики, исходящая из динамической инвариантности;

модель исторического развития данного процесса, формируемая числовыми данными временных рядов;

экономико-статические показатели приведенного, в соответствии с избранным признаком, вида,

количественные оценки неопределенных и непредсказуемых факторов.

Прогностическая логика эмпирических данных усиливается тем, что они непосредственно характеризует изучаемый прогноз. Однако это не исключает возможность привлечения эмпирических данных из другого экономического контекста. В результате возникает возможность разработки двух параллельных сценарных прогнозов, одновекторность которых служит дополнительным критерием выполненного сценария.

Большинство прогнозных сценариев используют определенные теоретические модели, которые описывают возможные корреляции между различными аспектами и атрибутами того процесса, развитие которого должно быть предсказано. Наличие множества моделей позволяет применять метод аналогий. Особенно ценна в этом методе возможность сравнения моделей, фиксирующих развития изучаемого процесса в исторически-разновременных «точках» его развивающегося состояния. Обычно множество моделей развития одного и того же процесса получается при нахождении некой «внешней» системы, которая похожа на существующую «внутреннюю» систему, чье будущее предстоит прогнозировать. Наиболее эффективны сравнения с той внешней системой, которая уже прошла предстоящий этап развития для внутренней системы и находится, таким образом, на более зрелой стадии развития, чем внутренняя система. Абсолютно идентичные экономические системы практически невозможны, поэтому речь идет об «аналогичных» моделях, тем более что, например, различия между количественными параметрами сравниваемых систем могут быть устранены посредством определенной коррекции.

Поскольку статистическая модель основана на серии наблюдений за совокупностью явлений, скрывающей объективную экономическую тенденцию, то она тем самым очерчивает характер и структуру связи между различными факторами, представляющими уже реальный механизм функционирования данной тенденции. При этом количественноописательные модели состоят из переменных и выражения, определяющего их взаимозависимость в результате множества наблюдений («статистическая ассоциация»).

Проводимые в стране рыночные реформы еще более ускорили становление предпосылок для ускоренного агроэкономи-ческого роста. Особое внимание при этом уделяется инновационным преобразованиям в производстве сельскохозяйственного профиля и сопутствующей ей инфраструктуре. В литературе справедливо отмечается, что «социально-экономические изменения в мире, обострение глобальных проблем производства сельскохозяйственной продукции вызывают необходимость ускоренного развития отечественного аграрного производства. Главным стратегическим инструментом устранения зависимости России от импорта продовольствия, ориентации аграрной отрасли на реализацию значительного экспортного потенциала является технологическая и техническая модернизация сельского хозяйства [1].

В реализации этого особого направления макроэкономической политики страны используются преимущественно такие эффективные рыночные инструменты, как инвестиции в виде займов и кредитов российского и зарубежного капитала. Как отмечается в литературе, «субсидирование кредитов для малых форм хозяйствования предоставлялось на условиях со-финансирования из федерального бюджета (возмещение 95 % ставки рефинансирования) и регионального бюджета (5 %). Кредиты и займы, привлеченные малыми формами хозяйствования на селе в 2010 г., составили 9,6 % от общих кредитов и займов, направленных на развитие сельскохозяйственного производства, а в 2009 г. - 13,8 %» [2, С. 318].

Столь же интенсивно используется государством предоставление льготных кредитов, что позволяет сельскому населению и отдельным группам городских жителей использовать даже малые площади пахотной земли. Кроме того, «субсидирование процентных ставок по инвестиционным кредитам направлено на обновление и модернизацию основных фондов сельского хозяйства. Фактически в 2010 г. субсидировалось 589,3 млрд руб. инвестиционных заемных средств, или 55 % от всех субсидируемых кредитов (займов), включая взятые малыми формами хозяйствования. В 2010 г. по инвестиционным кредитам было перечислено заемщикам 45,1 млрд руб. субсидий из федерального и 8,4 млрд руб. из регионального бюд-

ТЕОРИЯ И ПРАКТИКА ПРОГНОЗНОГО СЦЕНАРИЯ АГРОЭКОНОМИЧЕСКОГО РОСТА

11

жетов. Объемы привлеченных инвестиционных кредитов в 2010 г. практически восстановились до уровня 2008 г., когда последствия финансового кризиса еще не успели проявиться в полной мере. В то же время привлеченные объемы заемных средств были ниже плановых индикаторов» [2, С. 317].

В основе авторского анализа находится принципиальное методолого-методическое положение современной экономической аналитики, согласно которому оптимальный алгоритм фиксации и исследования экономической динамики состоит в умении ограниченным числом репрезентативных экономических показателей описать максимально широкий ареал объективных тенденций и факторов (в полной мере это требование относится к аграрно-промышленному комплексу и агроэкономическому росту, хотя его осуществление здесь требует учета множества особенностей, присущих аграрному сектору национальной экономики).

Практическим критерием достоверности прогнозного сценария агроэкономического роста (частного компонента в целостной системе общего сценария) является, как и для многих иных сфер экономики, макроэкономический прогноз -наиболее вероятный вариант будущего развития национальной экономики. Такой прогноз основывается на прогнозном сценарии среднесрочной модели экономического роста страны, которая, в свою очередь, строится на краткосрочных вариантах денежно-кредитной политики. Для последней, как известно, горизонт прогноза инфляции простирается не более чем на 12-18 месяцев, что оказывает прямое влияние на текущее значение процентной ставки коммерческих банков.

Таким образом, преимущество сценарного прогноза агроэкономического роста состоит в том, что этот прогноз включен в качестве неотъемлемого элемента во всю систему макроэкономических прогнозов, и согласуется с ними по темпам динамики и результатам. Однако отмеченное преимущество гораздо чаще оборачивается и ощутимым недостатком сценарного прогноза, поскольку в нем при такой ситуации отражаются не столько объективные тенденции развития собственно сельского хозяйства, сколько предполагаемые уровни развития сопряженных с сельским хозяйством отраслей.

Важно учитывать стратегический статус центрального банка в создании краткосрочных прогнозных сценариев, которые совпадают с динамикой процентных ставок. И хотя их траектория не может рассматриваться в качестве имеющей обязательную силу тенденции в отношении будущих изменений в процентных ставках, однако игнорировать такую траекторию означало бы игнорировать финансовую основу краткосрочного прогноза агроэкономического роста. В то же время ни один сценарный прогноз, тем более агроэкономического роста, не исключает возможности того, что вследствие форс-мажорных обстоятельств реальная процентная ставка может отличаться от предсказанных траекторий (прежде всего - на инфляционную величину).

В организационно-управленческом аспекте следует отметить, что разработка сценарных прогнозов агроэкономи-ческого роста обычно занимает около одного месяца, при этом основное внимание при обсуждении начальных условий прогнозов уделяется исходному положению в агроэкономическом цикле. Это объясняется тем, что от ясности принимаемых начальных условий в значительной степени зависит уровень составляемого прогноза.

За логическими пределами прогнозного сценария агроэкономического роста находятся три мощных фактора, которые оказывают решающее воздействие на развитие сельского хозяйства, но перспективы которых, даже в краткосрочном временном интервале, не всегда ясны.

1. Мощным, но противоречивым фактором является воздействие внешнеэкономического фактора, которое может одновременно влиять и позитивно, и негативно на агроэкономический рост (для оценки будущего развития внешнеэкономической среды решающими выступают цены на энергоносители, индексы цен за рубежом на протяжении всего экономического цикла в наиболее важных странах-партнерах, процентные ставки в аграрном макрорегионе и обменный курс мировых валют).

2. Столь же мощным и таким же противоречивым по влиянию фактором остается макроэкономическая конъюнктурная ситуация, прогнозная непредсказуемость которой тем выше, чем более открытая национальная экономика.

3. Особенно важным, но не всегда явным, следует считать для сельского хозяйства переходной экономики степень использования в аграрном секторе общественного производства рыночных инструментов.

При разработке сценарного прогноза агроэкономического роста, параллельно с оценкой начальных условий, следует составлять краткосрочный прогноз, который описывает развитие национальной экономики в ближайшие кварталы. Это необходимо для того, чтобы краткосрочный прогноз затем был вставлен в основной среднесрочный сценарий прогнозной модели, которая в своем математическом виде выражена в десятках уравнений, которые описывают системные связи в национальной экономике и ее отношения с зарубежными странами.

Основное уравнение прогнозного сценария агроэкономического роста моделирует реакцию краткосрочных процентных ставок на принимаемый вариант будущего развития сельского хозяйства. Моделирование такой реакции позволяет центральному банку предпринять действия для возвращения экономики страны к равновесию в среднесрочной перспективе (в том числе постепенно умеряя инфляцию).

Особое направление разработки прогнозного сценария агроэкономического роста образует выделение основных факторов неопределенности и рисков, связанных с базовым прогнозом (например, динамика мировой экономики, дефицитность государственных бюджетов, неопределенность в отношении равновесных значений, изменения в ключевых переменных). Для сезонно-функционирующего сельского хозяйства такие факторы неопределенности и рисков имеют первостепенное значение.

Стратегические ориентиры для развития сельского хозяйства в планируемый период переводятся в сценарном прогнозе агроэкономического роста в статус обязательных приоритетов такого развития. Эти стратегически-приоритетные ориентиры призваны отразить ту многофункциональную роль, которую играет сельское хозяйство в национальной экономике. Благодаря этому становится возможным определить размеры финансовой поддержки для тех отраслей и сфер сельского хозяйства, которые создают основную массу добавленной стоимости в этом секторе национальной экономики.

ТЕRRА ECONOMICUS ^ 2012 ^ Том 10 № 2 Часть 3

ТЕRRА ECONOMICUS ^ 2012 ^ Том 10 № 2 Часть 3

Как отмечается в литературе, «выход из кризиса в сельском хозяйстве связан с совершенствованием методов государственного регулирования экономики, с поддержанием условий расширенного воспроизводства основных средств, социальной инфраструктуры села. Важной проблемой является определение роли государства в обеспечении устойчивого развития сельскохозяйственного производства, регулировании рынка сельскохозяйственной продукции, рационализации системы землепользования» [3].

Для сельских районов сельскохозяйственное производство остается крупнейшим пользователем земли, определяющим качество окружающей природной среды. Игнорирование этого принципа, безосновательное изъятие сельхозугодий для несельскохозяйственного использования приведет многие сельские районы к увеличению экономических, социальных и экологических проблем. Это означает, что агроэкономический рост и высокие экономические показатели сельского хозяйства должны обеспечивать устойчивое использование природных ресурсов и минимизировать уровень отходов, сохранять биоразнообразие и традиционные экосистемы.

ЛИТЕРАТУРА

1. Ариничев В.Н. Модернизация машинно-технологической системы сельскохозяйственного производства // ИИ:р://зс1епсе-bsea.narod.ru/2009/ekonom_2009_2/arLnichev_mod.htm.

2. Гатаулина Е.А., Янбых Р.Г. Кредитование сельского хозяйства: современные вызовы и пути их решения // Экономические науки. 2011. № 3.

3. Исаева Д.Г. Сельское хозяйство как объект государственного регулирования и составная часть хозяйственной системы страны // Экономические науки. Т. 10. 2010. С. 251.

4. Матвеев Ю.В., Матвеев К.Ю. Прогнозирование как основа государственного регулирования // Экономические науки. 2011. № 5. С. 11.

5. Митькин А.Н. Тенденции развития методологии государственного стратегического планирования в России // Вопросы государственного и муниципального управления. 2008. № 1. С. 17.