178434 (596283), страница 3
Текст из файла (страница 3)
Процесс разработки математических моделей экономических систем и их практического использования в прогнозировании разбиваются на несколько этапов, каждый из которых требует творческого подхода. Это: 1) постановка задачи моделирования и прогнозирования; 2) разработка общей спецификации модели с выделением управляющих и выходных переменных; 3) выбор класса моделей, определяющих возможные формы связи между переменными; 4) идентификация параметров модели; 5) системная проверка ее адекватности исследуемому процессу; 6) проверка решений на математическую и содержательную непротиворечивость; 7) формирование критериев, отражающих правила выбора решения проблемы из множества альтернативных вариантов; 8) разработка необходимой информационной базы. Каждый этап требует значительного объема аналитической и вычислительной работы с большими информационными массивами. Процесс разработки математических моделей усложняется также тем, что прохождение указанных этапов многоитерационно – пока не будет достигнута приемлемая степень адекватности моделей исследуемым процессам.
В этой связи на первый план выходит динамическое моделирование социально-экономического развития регионов, предполагающее автоматизацию процесса на базе современных информационных технологий, прежде всего компьютерных. Развитие этого технологического обеспечения привело к тому, что для решения даже рутинных, типовых региональных задач сегодня имеется множество программных продуктов. Прогресс информационных технологий и использование интеллектуальных экспертных систем несомненно создают новые и пока явно недостаточно используемые возможности резкого расширения сферы применения методов математического моделирования, формирования автоматических банков данных, и т.п. Разработка в подобных системах «дружественного интерфейса» радикально облегчает диалог с компьютером, снимая с исследователя рутинные операции и оставляя ему больше возможностей для действительно творческой работы по анализу социальных и экономических процессов в регионах.
Именно этот вариант программного обеспечения воплощен в разработанном в Перми программно-инструментальном комплексе «Прогноз», автоматизирующем весь процесс: ввод и корректировку исходной информации, формирование моделей, проведение расчетов, обмен информацией между базой данных и моделями, обработку и печать исходной и расчетной информации. Необходимость решения в ходе моделирования и прогнозирования комплекса сложных задач предопределила блочное построение программного комплекса «Прогноз», в котором выделены конструкторы баз данных, отчетных форм и динамических моделей социально-экономических процессов. На основе этого комплекса в Министерстве экономики РФ развернута прикладная информационно-аналитическая система прогнозирования социально-экономического развития страны в региональном разрезе.
База данных в составе системы предназначена для хранения и оперативной обработки отчетной и перспективной информации о главных структурных параметрах и показателях развития экономики Российской Федерации и отдельных ее регионов. В основу организации базы положена реляционная модель с последующим многомерным представлением данных. Таким образом, данные в базе хранятся в виде двумерных таблиц, с помощью которых возможно построение многомерных конструкций – так называемых кубов данных. Вся информация в базе экономически и иерархически структурирована, что позволяет легко ориентироваться в ее многообразии. Доступ к данным осуществляется через запросы, а результаты их выполнения используются для создания отчетных форм. Для наполнения информацией базы данных системы используются Eхсеl файлы с показателями социально-экономического развития отдельных регионов во временном интервале 1995–2003 гг., посылаемые в Минэкономики России по электронной почте от всех субъектов Федерации два раза в год, а также отчетная информация, предоставляемая, в частности, Росстатагентством. Для ввода, проверки на корректность и достоверность, корректировки хранящихся в базе данных, используется ряд макросов, которые позволяют выявлять «подозрительные» данные и по возможности их корректировать.
База данных системы является информационной основой для проведения анализа текущего социально-экономического состояния территорий, построения моделей и проведения прогнозных расчетов. Конструктор отчетных форм представляет собой электронную таблицу – инструментальное средство для создания и отображения отчетов. Инструмент позволяет отображать и корректировать данные, полученные в результате запроса из базы данных или из моделей, анализировать данные с помощью графиков и диаграмм, проводить различные математические вычисления с последующим анализом итоговых результатов. В рамках системы пользуются готовыми отчетами или создаются новые формы-шаблоны. Информацию о региональном развитии Российской Федерации можно представлять в виде географических карт, что позволяет визуально анализировать результаты прогнозных расчетов.
Конструктор динамических моделей социально-экономических процессов позволяет как формировать новые модели с использованием встроенного макроязыка, так и задействовать уже готовые многосвязанные «цепочки» локальных моделей экономической динамики, финансового планирования, основывающихся на различных математических методах анализа и прогнозирования. Особенность макроязыка – его направленность на решение экономических задач. В макроязык встроены процедуры и функции, позволяющие осуществлять статистическую обработку временных рядов, проводить практически любые операции с матрицами, равно как и функции работы с таблицами, датами, файлами и формами. Разработан инструмент оптимизации, регрессионного анализа. Конструктор моделей – удобный и простой в освоении инструмент их создания, а также проведения многовариантных модельных экспериментов, причем речь идет о сложных моделях с большим числом прямых и обратных связей. Основной исходной информацией для решения уравнений моделей служат динамические ряды из базы данных системы.
Сложность прогнозирования территориального развития России обусловливается необходимостью комплексного анализа множества взаимосвязанных параметров, характеризующих социальное и экономическое развитие 89 субъектов РФ во временном интервале 3–15 лет. Успешное решение такой задачи во многом зависит от выбора рациональных методов моделирования этой экономической системы.
Регион – сложная социально-экономическая геосистема, развитие которой в современных экономических условиях характеризуется стохастичностью и в значительной степени непредсказуемостью. Вот почему для разработки региональных моделей наиболее приемлемым из существующих методов моделирования сложных систем является имитационный метод, при котором паутинообразными связями симулируются различные сценарии поведения сложной системы при выборе определенных управляющих воздействий.
Этот принцип моделирования и был выбран в качестве базового в региональном департаменте Минэкономики России при разработке комплексной имитационной модели социально-экономического развития Российской Федерации в региональном разрезе на основе программно-инструментального комплекса «Прогноз». При этом в разработке математического обеспечения модели использовалась комбинация подходов, базирующихся на эконометрических принципах, моделях межотраслевого и межрегионального балансов, спроса и предложения. Эти подходы дополняют друг друга и допускают при совместном использовании разработку высокоэффективных моделей-симбиозов. Такой комбинированный алгоритм оказался максимально пригодным именно для моделирования сложных иерархических систем, на разных уровнях описания которых приходится использовать различные методы. В моделях отражаются требования всесторонней сбалансированности экономики: ресурсной, межотраслевой, материально-финансовой, территориальной.
Имитационная модель территориального развития Российской Федерации включает блок сценарных условий и четыре основных блока расчета прогнозных параметров, а также блок комплексной оценки развития регионов, предназначенный для диагностики их состояния.
Коль скоро система моделирования ориентирована на проведение вариантных прогнозных расчетов развития регионов в зависимости от той или иной стратегии управления развитием, в ней прежде всего в явном виде выделяется совокупность критериев и управляющих воздействий, т.е. тех социально-экономических показателей функционирования отраслей региональной экономики, изменение которых находится в компетенции региональных и федеральных органов власти. В качестве управляющих параметров, которые можно изменять в зависимости от варианта сценарных условий, выбраны следующие. Во-первых, – управляющие параметры государственной экономической политики: 1) доля налоговых отчислений в бюджет; 2) доля отчислений во внебюджетные фонды; 3) доля налога на прибыль в валовой прибыли; 4) доля налогов с населения в доходах населения; 5) учетная ставка ЦБР; 6) норма амортизации; 7) инвестиции из федерального бюджета. Во-вторых, – прогнозируемые макроэкономические параметры: 1) фактический валютный курс; 2) ВВП России; 3) его структура; 4) дефлятор ВВП; 5) индекс оптовых цен промышленности; 6) индекс сметных цен строительства; 7) индекс потребительских цен. В-третьих, – прогнозируемые регионами управляющие параметры: 1) инвестиции из бюджетов субъектов РФ; 2) доходы бюджета региона; 3) доходы внебюджетных фондов. В-четвертых, – прогнозируемые параметры воздействия на регионы государственной экономической политики: 1) дефляторы роста цен; 2) уровень процентной ставки по кредитам.
В качестве эндогенных переменных модели естественно принять показатели социально-экономического развития региона. Его параметры в прогнозируемом периоде, которые позволяет рассчитывать данная модель, следующие.
В блоке «Производство»: 1) ВРП; 2) объем произведенной продукции промышленности в отраслевом разрезе; 3) валовая продукция сельского хозяйства; 4) объем подрядных работ в строительстве; 5) объем грузоперевозок и грузооборот транспорта; 6) основные производственные фонды в разрезе отраслей промышленности и производственной сферы.
В блоке «Занятость»: 1) экономически активное население; 2) численность занятых в экономике; 3) то же в непроизводственной сфере; 4) уровень безработицы. В блоке «Население»: 1) доходы населения; 2) его доходы от оплаты труда; 3) социальные выплаты населению; 4) расходы населения; 5) его расходы на покупку товаров; 6) его расходы на оплату услуг; 7) обязательные платежи и добровольные взносы; 8) прочие расходы населения; 9) розничный товарооборот; 10) объем платных услуг.
В блоке «Финансы»: 1) балансовая прибыль; 2) амортизационные отчисления; 3) доходы бюджета; 4) доходы внебюджетных фондов; 5) инвестиции федерального бюджета; 6) инвестиции из средств предприятий; 7) иностранные инвестиции; 8) прочие инвестиции.
Анализ рассчитываемых параметров позволяет давать оценку степени воздействия государственной экономической политики, отраженной в сценарных данных, на развитие каждого субъекта РФ и разрабатывать рекомендации по ее корректировке. Важный момент подготовки и проведения вариантных прогнозных расчетов – выбор критериев качества и эффективности вариантов развития регионов. Комплексная оценка достигается в результате сопоставления выбранных индикативных показателей социального и экономического состояния региона со среднероссийским уровнем, приведения всех значений показателей к сводной оценке и последующего анализа изменений значений этих показателей в прогнозируемом периоде. Индикативные показатели, используемые в блоке комплексной оценки, следующие: 1) индекс физического объема промышленного производства; 2) доля региона в общем объеме инвестиций; 3) финансовая обеспеченность региона – доходы региона в расчете на душу населения; 4) доля занятых в малом бизнесе в общей численности занятых; 5) индекс развития коммуникаций; 6) уровень безработных; 7) доля населения с доходами ниже прожиточного уровня; 8) розничный товарооборот на душу населения; 9) обеспеченность жильем; 10) экологическая ситуация.
Все блоки рассматриваемой имитационной модели функционально связаны. Информация для расчетов автоматически поступает из базы данных системы, результаты расчетов объединяются в блоке выходных параметров и представляются в заданном формате. Результаты вариантных расчетов количественных изменений параметров социального и экономического развития регионов, полученные при помощи машинных экспериментов на имитационной модели, являются основой для последующей экспертной аналитической оценки специалистами отраслевых и функциональных департаментов Министерства экономики РФ качественных изменений в региональном развитии на прогнозируемый период.
Вычислительные эксперименты показали практическую приемлемость построенной системы моделей. Использование в работе департаментов Минэкономики России имитационного моделирования позволит, можно надеяться, перейти в прогнозной работе на качественно новую ступень, обеспечив многовариантное прогнозирование на основе расчетов функционально связанных параметров различных блоков системы показателей социального и экономического регионального развития. Это позволит готовить эффективные рекомендации в адрес как упомянутых департаментов, так и федеральных органов исполнительной власти субъектов Российской Федерации.
2. Анализ социально-экономического развития Московской области в 2007 году
2.1 Краткая характеристика региона
Московская область, расположенная в центре Восточно-Европейской равнины, занимает сравнительно небольшую территорию нашей страны – всего 46,1 тыс. кв. км. Но по численности населения наш подмосковный край занимает первое место среди областей Российской Федерации: в 1967 г., число жителей Московской области достигло 5372 тыс., человек. Почти две трети населения Московской области живет в городах или рабочих поселках. На территории области 68 городов и 70 поселков городского типа. По числу жителей первенство среди городов Подмосковья занимает Подольск, население которого уже превысило 160 тыс. человек. На втором месте Коломна, на третьем - Серпухов.
Славится Подмосковье своими природными богатствами. Нa природный облик Подмосковья наиболее значительное влияние оказал четвертичный период, во время которого ледник то наступал на Восточно-Европейскую равнину, то отступал от нее. Особенно значительное воздействие на рельеф области оказало второе, так называемое Днепровское, оледенение и действие его талых вод. Характер речных долин северной части области определился в основном под действием талых вод третьего, Валдайского оледенения, остановившегося севернее Москвы. В целом Подмосковье характеризуется равнинным рельефом; самая большая высота – 305–310 м над уровнем моря.
В Московской области имеется ряд полезных ископаемых. На первом месте среди них по запасам и использованию стоит торф – выявлено свыше 1700 его месторождений. Они находятся главным образом в восточной части области, в районе Мещеры, а также на севере Дмитровского и Мытищинского районов. Встречаются и различные глины: кирпичные – почти повсеместно, а огнеупорные – главным образом на востоке области. Месторождения фосфоритов расположены вблизи города Егорьевска, к юго-западу от него. Большое значение имеют залежи стекольных песков в северной части Люберецкого района, которые используются для изготовления высококачественного стекла, в том числе и оптического. Немало в Подмосковье залежей известняковых пород. Известняк – «белый камень» – издавна употреблялся как строительный материал. Он широко используется для производства цемента, облицовочного материала, извести.
Отдаленность Московской области от больших водных пространств – океанов и морей – обусловливает в основном континентальный характер ее климата. Его отличительные черты – сравнительно продолжительные и холодные зимы и умеренно теплое лето. Впрочем, несомненно, моря и океаны оказывают влияние на климат. Доказательство тому – зимние оттепели и сырые летние сезоны с длительными осадками. Климат области можно рассматривать как переходный от мягкого - Западной Европы к резко континентальному – Азии. Температура воздуха характеризуется следующими данными: среднегодовая температура – +4–5°; самый холодный месяц – январь, средняя температура-10–11°; самый теплый - июль, средняя температура +17–18°. Колебания температуры бывают довольно значительными. Минимальная температура, когда-либо наблюдавшаяся в Московской области, равна -54°, а максимальная – +39°.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
