3.4. Моделирование оценки использования потенциала регионального экономического пространства

Изучение экономической литературы, отражающей современные подходы к моделированию экономических систем, позволяет сделать вывод о том, что большинство исследователей использует достаточно ограниченный набор методов, который может быть использован в практической деятельности.

Перед анализом применяемых приемов моделирования экономических систем отметим, что теория моделирования включает в себя множество оригинальных методов, позволяющих с макроэкономических позиций рассматривать процессы, происходящие в экономическом пространстве. Это прежде всего методы, основанные на применении производственных функций различных модификаций. Их детальное рассмотрение не представляется целесообразным, поскольку практическое применение методов макроанализа экономических объектов на региональном уровне имеет целый ряд ограничений, которые часто приводят к результатам, достаточно далеким от реальности. К таким ограничениям можно отнести:

• требование совершенной конкуренции на рынке, что практически недостижимо;

• нахождение рынка в состоянии устойчивого равновесия – это положение может быть соблюдено только в абстрактных теоретических моделях;

• все участники сделок действуют рационально – это положение не реализуемо в реальной экономической деятельности.

По поводу низкой эффективности применения макромоделей в региональных  исследованиях существуют  различные  мнения, например  Г. Хасаев [175, с. 79] отмечает следующие проблемы:

• «...переходная экономика априори неравновесна, и теория  общего  равновесия в лучшем случае может дать дрейфующую асимптоту, к которой стремятся экономические процессы»;

• «регион является «открытой площадкой»: многие процессы, начинающиеся или заканчивающиеся в нем, протекают за его пределами»;

• «применение методов теории общего равновесия не обеспечено в достаточной степени нашей региональной экономической статистикой».

В этой цитате, по нашему мнению, достаточно концентрированно отражена проблема использования макромоделей в региональных исследованиях.

Встречающиеся в экономической литературе подходы к моделированию региональных экономических систем, реализованные на практике, можно, с известной долей условности, разбить на три большие группы.

1. Модели, основанные на одном или группе критериальных показателей.

Это самая многочисленная группа. Анализ по таким моделям основывается на сравнении динамики изменения ряда показателей, которые выделены в группу основных характеристик системы, по отношению, как правило, к предыдущему отчетному периоду. В свою очередь, прогнозы строятся на основе ряда точек наблюдения базовых показателей, их аппроксимации, построении тренда и т.п.

Отметим положительные стороны моделей этой группы. Прежде всего это простота расчета, а следовательно, достаточно однозначная интерпретация получаемых результатов. Другим «достоинством» можно назвать широкое распространение подобных моделей, некоторые авторы включают их даже в свои учебники. Теперь о недостатках. Их гораздо больше, выделим лишь основные:

• нарушается целостность анализа экономической системы, так как внимание акцентируется на изменении каждой характеристики системы отдельно;

• используемые в моделях приемы и методы анализа не позволяют в должной степени учитывать влияние внешних факторов;

• отсутствует единый критерий, по которому можно было бы оценить характер изменений в функционировании исследуемого объекта в целом.

Разумеется, исключать такие модели из анализа нельзя. Они могут использоваться как вспомогательный инструмент в анализе функционирования экономических систем.

2. Модели, основанные на концепции баланса.

Данная группа моделей достаточно многочисленна и связана с использованием баланса в межотраслевом и межрегиональном аспектах. Так, Г. Хасаев и Л. Иванова [175] в разработанной модели используют концепцию «баланса балансов». Модель охватывает три сферы: производство товаров и рыночных услуг; нерыночные услуги; домашние хозяйства. Эти сферы взаимодействуют через функционирование рынков: финансового, потребительского, труда и факторов производства. Стратегии поведения субъектов региона описываются как процессы целевого распределения ресурсов, при этом модель поведения экономического агента нацелена на поиск максимума полезности.

Предлагаются модели на основе региональных блоков, отражающих балансовые ограничения по производству и распределению выделяемых видов продукции, по производственным капвложениям, по трудовым ресурсам и др. В качестве критерия обычно принимается суммарный по регионам фонд непроизводственного потребления и непроизводственного накопления.

         Несомненно, рассматриваемая группа моделей на основе балансовых соотношений позволяет определять соответствие между возможностями и потребностями, между имеющимися ресурсами и объемом продукции, получаемой из этих ресурсов. Но у таких моделей есть один общий минус – они хорошо описывают экономическую действительность только в том случае, если рассматриваются стационарные экономические процессы. Стационарность процессов – одна из характеристик стабильно развивающейся экономики. Современные реалии экономической жизни не могут быть достаточно учтены в балансовых моделях. Такой взгляд разделяют многие экономисты. В качестве подтверждения нашей правоты приведем мнение В. Мау: «Доминирование экономизма… в социальноэкономическом анализе находило наиболее яркое воплощение в абсолютном господстве балансового метода в большинстве исследований, посвященных характеристике современного состояния и прогнозированию развития регионов. Исследователи обычно исходили из того, что набор допустимых альтернатив развития каждого региона описывается с помощью легко формализуемых условий балансового типа» [109, с. 29].

3. Модели, в основе которых лежит анализ структуры экономического объекта.

Изучение литературы показывает, что модели этой группы реализуются на практике реже, а математический аппарат, их обеспечивающий, разработан слабее. Тем не менее в последнее время многие экономисты работают над ними, видя их потенциальные возможности для комплексного анализа происходящих экономических процессов.

В качестве примера можно привести многомерную региональную модель уровня жизни, предложенную Ю. Фридманом и Г. Речко [170]. Она включает девять компонентов: здоровье; потребление продуктов питания; образование; занятость и условия труда; жилищные условия; социальное обеспечение; одежда; рекреация, свободное время; права человека. К сожалению, реализацию в модели  трех последних пунктов авторы не раскрывают.

Отметим модель Л. Зыковой [57], которая позволила дать комплексную оценку регионов Приволжского федерального округа. В основе модели лежит ранжирование регионов по трем блокам показателей: блок производственных возможностей, финансовоинвестиционный, социальный, в который включены и характеристики регионального рынка труда. В каждый из блоков входят более 20 показателей официальной статистической отчетности, что, естественно, повышает уровень доверия к получаемым результатам. На основе ранжирования выводится сводный рейтинг региона, который определяет его место в одной из трех групп: лучшая, средняя, худшая. К сожалению, авторы практически не раскрывают порядок формирования сводного рейтинга, но опубликованные результаты [57, с. 62] достаточно интересны и заслуживают доверия. Максимальный рейтинг по округу имеют Татарстан и Башкирия, минимальный – Республика Марий Эл, что укладывается в общепринятые рамки. Вызывает вопросы только одна строка – Нижегородская область, которая оказалась в середине второй группы. Если бы данная модель была использована для ранжирования всех регионов России, можно было бы четче увидеть ее достоинства и недостатки.

Модели третьей группы не свободны от недостатков. В некоторых случаях они достаточно громоздки, от части включаемых показателей можно безболезненно отказаться. Другой недостаток – попытка предложить универсальную модель нивелирует специфику развития того или иного региона.

Рассмотренные три группы моделей с их недостатками и достоинствами позволяют сделать вывод, что модели, в основе которых лежит структурный анализ, являются наиболее приемлемыми для изучения процессов, происходящих в экономическом пространстве региона.

Предлагаемая нами модель для оценки использования потенциала экономического пространства региона основывается на принципиально новом подходе – анализируется структура совокупного регионального экономического процесса (R-процесса), эволюцию которого отражает рассмотренная ранее система показателей хозяйственной деятельности. Как и в большинстве моделей третьей группы, необходимо сформировать интегрирующий показатель, который позволил бы обеспечить сопоставимость оценок по регионам.

Возникает задача формирования интегрирующего показателя через свертывание показателей хозяйственной деятельности на одну числовую ось, но так, чтобы изменение каждого показателя адекватно отражалось в общей совокупности. С другой стороны, необходимо учесть, что множество частных экономических процессов R-процесса протекает в своем собственном экономическом времени. Именно этот момент не позволяет использовать темпы роста показателей хозяйственной деятельности для характеристики развития экономического процесса, как это предлагают некоторые экономисты. Так, А. Илларионов [61] считает, что темпы роста ВВП должны в каждый момент времени лишь увеличиваться, что в реальной экономической действительности вряд ли возможно в силу неравномерности происходящих процессов в экономической системе. Вероятно, этот автор не согласен с известным постулатом, согласно которому развитие любой системы представляет собой неравномерный процесс, определяемый ее структурой. В подтверждение правильности нашей точки зрения можно сослаться на В. Мау [108], считающего, что «в условиях глубокой структурной трансформации сами по себе цифры роста еще мало о чем говорят».

Существует другая характеристика движения – ускорение, которое в отличие от скорости обладает тем свойством, что оно абсолютно, то есть одинаково во всех инерциальных системах отсчета. Используя ускорение, можно решить проблему собственного экономического времени отдельного процесса . Это позволяет сводить на одну числовую ось разнородные показатели хозяйственной деятельности вне зависимости от их единиц измерения.

Ранее был сделан вывод, что для построения динамического критерия следует рассматривать не значения самих показателей, а порядок их движения (динамический порядок показателей). Уловить движение можно, лишь сопоставляя значения показателей через равные промежутки времени. Если под движением в традиционном представлении понимается перемещение в пространстве за определенный промежуток времени, то экономическая система существует в экономическом пространстве, но перемещаться в нем она не может, ибо не является материальным объектом. Движение такого объекта можно зафиксировать через сопоставление структуры совокупного экономического процесса, происходящего в экономической системе, в разные моменты времени. Именно структура несет в себе тот квазиматериальный образ, который можно фиксировать. Каждый компонент структуры существует в своем экономическом времени, поэтому возникает необходимость соизмерения результатов процесса через получаемые параметры. Напрямую они не соизмеримы, так как находятся в разных плоскостях и соответственно могут иметь различные единицы измерения. С другой стороны, получаемые значения параметров характеризуют совокупный экономический процесс, генерируемый существующей структурой. Следовательно, они могут быть сведены на одну ось тривиальным образом – преобразованием в безразмерные величины, но при этом последние должны сохранить качество отражаемого элемента структуры, его перемещения в собственном времени. Таким измерителем и выступает ускорение. Необходимо отметить, что показатель ускорения применялся некоторыми экономистами для анализа экономических процессов. Но речь в этих исследованиях шла об оценке напряженности плановых заданий (еще в условиях плановой социалистической экономики) для предприятий и отраслей. Со столь узкой трактовкой области применения данного показателя вряд ли можно согласиться. В нашем исследовании показатель ускорения получает новое экономическое содержание – как инструмент преобразования экономического времени процесса к обычному астрономическому времени для достижения сопоставимости показателей хозяйственной деятельности.

Показатели функционирования экономической системы обычно представляются в виде временных рядов. Определяя темп роста показателя, находим скорость его движения, а темп темпов позволяет фиксировать ускорение. Эти действия позволяют свести показатели на единую ось. Имея значения ускорений в каждый момент времени по всем показателям, можно оценить состояние структуры экономической системы через процессы, в ней происходящие. Если в динамическом критерии определить приоритеты временных изменений по каждому параметру, то остается только сравнить критериальное состояние структуры и фактически сложившееся. Такое сравнение достаточно просто сделать, используя ранговую корреляцию.

         Проблема заключается в том, что, как правило, длина временных рядов показателей, характеризующих экономическую систему, незначительна. С учетом того, что для анализа могут быть использованы только официальные статистические данные, в лучшем случае они представлены помесячными значениями. Если речь идет о регионах, то в официальных изданиях представлены только годовые данные. Частично устранить эту проблему и позволяют методы ранговой математики.

Моделирование оценки использования потенциала регионального экономического пространства проходит в несколько этапов.

         На первом этапе формализуется динамический критерий, с которым мы определились ранее. Формальным отражением принятого критерия является критериальный порядок движения показателей, отобранных для характеристики регионального экономического пространства. Критериальный порядок представляет собой ранговый ряд, в котором показатели, включенные в список, упорядочены в соответствии с принятым критерием:

• показатели, характеризующие основные экономические процессы;

• показатели, характеризующие вспомогательные экономические процессы;

• показатели, характеризующие процессы жизнеобеспечения;

• показатели, характеризующие процессы, которые препятствуют реализации совокупного регионального экономического процесса.

Показатели, включенные в этот перечень, разнородны по единицам измерения (стоимостные, натуральные и др.). Возникает проблема их сопоставления, которая решается на втором этапе с помощью процедуры сглаживания исходных данных.

Процедуры сглаживания временных рядов достаточно часто применяются при обработке разнообразных статистических данных в экономических исследованиях. Основной целью такой обработки является выделение тренда и уменьшение уровня белого шума. Известно достаточно много процедур сглаживания временных рядов, но наиболее часто используются процедуры скользящего среднего и экспоненциального сглаживания, которые дают удовлетворительные результаты при достаточно большом наборе значений того или иного показателя. Под удовлетворительными результатами мы здесь понимаем аппроксимацию преобразованных значений временного ряда полиномом первой или второй степени.

Подавляющее большинство методик экономического анализа удовлетворяется подобными результатами, на которых далее выстраиваются всевозможные гипотезы. По глубокому убеждению автора, в экономических системах практически невозможно найти хотя бы пары показателей, характеризующих различные стороны хозяйственной деятельности, которые могли бы быть описаны линейной зависимостью. Такую точку зрения разделяют все больше экономистов, занимающихся проблемами экономического моделирования.

Естественно, что качество первичной обработки статистических данных во многом определяет адекватность будущей модели. Для первичной обработки временных рядов предлагается новая процедура нормирования (сглаживания) – медианная. Пусть дан временной ряд A₁, A₂, …A_K, тогда каждый новый элемент сглаженного ряда C_i вычислим по следующей формуле:

C_i = 1 + (A_i – Me) / ( A_max – A_min + 1),    i= 1..k,             (3.1)

где Me – медиана временного ряда; A_max, A_min – максимальный  и минимальный члены ряда.

         Отметим некоторые преимущества предлагаемого подхода относительно других методов сглаживания.

Вопервых, уменьшается общая погрешность преобразования. Проведенные исследования показали, что при медианном сглаживании получаем погрешность около 4%, скользящем – 8%, экспоненциальном – 11%. Вовторых, при медианном сглаживании в преобразованных временных рядах практически отсутствует смещение по локальным экстремумам. Втретьих, при попытке аппроксимации исходных данных и данных, сглаженных по медиане, имеем практически одинаковый вид функции.

При расчете темпов роста после медианного преобразования получаем еще одно серьезное преимущество – в преобразованном временном ряде отсутствуют нулевые и отрицательные компоненты при практически полном совпадении данного тренда с исходным. Это особенно важно, если в расчетах используются стоимостные показатели, например финансовые результаты хозяйственной деятельности. Ни один из других упомянутых методов преобразования не дает такого результата. Решается проблема с нулевыми компонентами, когда темп роста рассчитать нельзя, и отрицательными, когда темп роста имеет отрицательный знак, а сам такой показатель – весьма загадочное экономическое содержание.

При анализе процессов, происходящих в экономической системе, нами используется показатель темпа темпов роста или ускорения движения. Здесь опять же очевидны преимущества медианного преобразования, практически полностью отсутствует фазовый сдвиг, что обеспечивается процедурой нормирования данных в предложенном методе сглаживания временных рядов.

После процедуры нормирования исходных данных начинается третий этап построения модели – формируются фактические ранговые ряды движения показателей. Для этого выполняются следующие действия:

• рассчитываются темпы роста показателей (анализ темпов позволяет оценить изменение условий, в которых происходит функционирование исследуемой системы);

• рассчитываются ускорения изменения величин показателей;

• ранжируется список показателей по убыванию величины ускорения их движения, т.е. первый ранг закрепляется за показателем с наибольшим ускорением,  а  последний – за  показателем, имеющим наименьшее ускорение.

Одна из проблем, с которой можно столкнуться при выполнении расчетов, – проблема дифференциации показателей с равными ускорениями. Для решения этой задачи ранги показателей, имеющих одинаковые ускорения, можно определить по содержательным соображениям, вытекающим из конкретных задач исследования.

В результате выполнения этого этапа получаем несколько ранговых рядов (табл. 3.7), которые отражают структуру движения анализируемых показателей в разные периоды функционирования экономической системы.

Таблица 3.7