Виды прогнозов. Показатели их эффективности

⇐ ПредыдущаяСтр 2 из 5Следующая ⇒

Разработка количественных показателей плана связана с составлением прогнозов, позволяющих примерно определить меру развития социально-экономических процессов в проектируемой перспективе.

Прежде всего, будем иметь в виду, что прогнозы, как правило, тесно связаны с предвидением (научно обоснованной качественной оценкой грядущих событий), а также с предсказанием (оценкой будущих событий на базе интуиции). С одной стороны, предвидение и предсказание нередко прокладывают дорогу для составления прогнозов (получив оценку в целом благоприятной рыночной ситуации с предложением пивоваренного ячменя в следующем году, можно прогнозировать использование мощностей пивзаводов до 90-95%), а с другой стороны, прогноз позволяет раздвинуть горизонт предвидения. Так, если мы вышли на определенные показатели загрузки пивзаводов (скажем, до 90-95% их мощностей), то несложно предвидеть увеличение расхода электроэнергии, потребности в специализированном транспорте, можно ожидать прирост налоговых поступлений и предусмотреть дополнительные расходы бюджета.

Поскольку экономический прогноз является, в сравнении с предвидением, количественно более определенной оценкой перспективных событий, он будет успешным только в том случае, если не противоречит предвидению, а продолжает и в определенных моментах уточняет его.

Например, если перед началом «шоковой терапии» можно было предвидеть, что ее ближайшим следствием будет особо сильное повышение цен на детский ассортимент потребительских товаров, а потому и резкое падение рождаемости, то в процессе более тонкого логического и статистического анализа несложно было бы установить, что:

1) скачок в падении рождаемости произойдет не раньше чем через 9 месяцев;

2) размер этого скачка будет наиболее значительным в малообеспеченных семьях и в семьях, уже имеющих детей.

Далее уже дело техники: отслеживая реакцию в прошлом отдельных брачных групп на катастрофическое падение жизненного уровня, можно было установить примерный спад рождаемости в среднем по всем социальным группам нашего общества и прийти к выводу, что рождаемость в России в четвертом квартале 1992 г., в сравнении с предшествующим годом, понизится примерно в 1, 5 раза. Аналогично можно было установить, что взлет цен на лекарства и общее ухудшение условий жизни населения в течение всего 1992 г. будет определять постепенное нарастание смертности – примерно на 15%. Отсюда, вслед за довольно общим предвидением ухудшения демографической ситуации, уже вполне конкретный прогноз: в результате «шоковой терапии» в 1992 г. впервые после немецко-фашистского нашествия население России численно сократится, причем не менее чем на 100 тыс. человек (фактически на 211 тыс.). Продолжая этот прогноз, можно было ожидать, что поскольку ситуация четвертого квартала 1992 г. сохранится и в 1993 г., то превышение смертности над рождаемостью обойдется России уже в 600 тыс. человек (фактически 730 тыс.)^{^[17]}и соответственно сократится численность потенциальных потребителей продукции АПК.

Экономический прогноз сложнее предвидения, так как не только опирается на него, но и продолжает, уточняет с помощью специфических логических (в вышеприведенном примере – 9-месячный минимальный срок реакции брачных пар на «шоковую терапию ») и математических оценок. В то же время он не может претендовать на равную с предвидением степень достоверности. И это естественно. Поскольку в большинстве случаев разработка прогноза предполагает совместное использование материалов разноплановых предвидений (в нашем примере – совмещение динамики рождаемости и смертности), а каждое из них обеспечивается с вероятностью ниже 100 процентов, то полученный на их основе прогноз будет оцениваться исходя из произведения их вероятностей.

По направлениям разработки прогнозы делятся на следующие виды:

· прогноз уровня и темпов социально-экономического развития;

· прогноз сроков решения определенных социально-экономических задач;

· прогноз эффективности хозяйственной деятельности.

По содержанию прогнозы охватывают весь процесс воспроизводства в АПК – производство, распределение, обмен, потребление.

По объектам прогноза – это материальные блага, интеллектуальные блага, услуги; условия труда и быта сельского населения; общие тенденции динамики демографических и экологически значимых процессов.

Заблаговременность прогнозов определяется периодом, на который рассчитан План, опирающийся на отдельные прогнозы. Поэтому прогнозы, как и Планы, можно разделить на краткосрочные, среднесрочные и долгосрочные.

По способности оценивания перспективной динамики различают прогнозы точечные, интервальные, односторонне ограниченные. Точечный прогноз ориентирован на однозначную количественную оценку грядущих событий («урожай в следующем году составит 28 ц с гектара», «кризис следует ожидать в 2009 году»). Интервальный прогноз оценивает грядущие события, не претендуя на высокую точность, и указывает лишь верхний и нижний предел ожидаемой социально-экономической ситуации («урожай в следующем году будет выше 15 и ниже 40 ц с гектара», «кризисследует ожидать в 2008-2015 гг.»). Односторонне ограниченный прогноз еще менее конкретен («урожай в следующем году будет ниже 40 ц/га», «кризис следует ожидать до 2015 г.»).

Необходимо с самого начала иметь в виду, что оправдываемость точечных прогнозов минимальна, а потому в планировании предпочтение обычно отдается интервальным прогнозам. Проблема в том, чтобы наука обеспечивала практику такими способами прогноза, которые позволяли бы достигать хороших показателей оправдываемости при минимальных интервалах неточностей в оценке будущих событий. Например, чтобы можно было сформулировать прогноз следующим образом: «Урожай в будущем году составит 26-30 центнеров с гектара», «Кризис нужно ожидать в 2009-2011 гг.»

Выполнение прогностических работ в АПК имеет ряд особенностей, связанных со спецификой системы аграрных отношений. Прежде всего это проявляется в особой сложности получения прогностической информации, поскольку ее разработка требует учета влияния на процесс воспроизводства многообразных природных факторов, как-то: колебания погодных и климатических условий, различия в плодородии, местоположении земель и их реакции на интенсификацию производства, сезонные колебания.

Проблема осложняется тем, что серьезными заделами по методике учета всех этих факторов при составлении прогнозов наша наука пока не располагает. В итоге прогнозы темпов экономического роста игнорируют реальный факт межгодовых колебаний урожаев, прогнозы сроков реализации отдельных экономических задач абстрагируются от реалий неравной отдачи добавочных вложений в земли различного качества, и т.д.

Это только часть трудностей, с которыми сталкиваются прогнозисты в АПК. Сказывается и отсутствие надлежащих заделов исследований, которые позволяли бы с достаточной заблаговременностью прогнозировать такие важные для сельскохозяйственного производства события, как эпизоотии, нашествия вредителей. Не подготовлена необходимая информационная и методическая база для прогноза влияния на сельскохозяйственное производство социальных сдвигов в системе АПК, в том числе таких, как сокращение плотности сельского населения, развитие социальной инфраструктуры села и др.

В агросфере разработка прогнозов имеет ряд особенностей, связанных с существенным влиянием природных факторов на хозяйственную деятельность:

· Поскольку сельскохозяйственное производство характеризуется значительными межгодовыми колебаниями объемов, а значит, и эффективности производства, в долговременных прогнозах следует ориентироваться на показатели не конкретных лет (2010 г. или 2015 г.), а на средние многолетние, например, 2009-2011 гг. или 2014-2016 гг.

· Ввиду существенной региональной дифференциации природных условий для прогнозов в АПК необходимо разрабатывать регионально дифференцированную нормативную базу.

· Прогностические модели должны учитывать специфические для агросферы ограничения по технологическим, экологическим, социально-экономическим условиям хозяйственной деятельности.

· Поскольку в агросфере объективно выше вероятность выпадения существенных ошибок прогноза, здесь больше внимания должно уделяться системам подстраховки, базирующимся на прогнозах плановых показателей.

Не каждый прогноз заслуживает быть использованным в плановой работе. Используется лишь тот, в отношении которого можно говорить о практически значимой эффективности ( ), которая рассчитывается как относительный показатель избытка дохода, полученного благодаря прогностической информации

где – доход, получаемый при использовании прогностической информации;

– доход, получаемый без данной информации;

– затраты на получение прогноза.

Эффективность прогнозов зависит от объекта прогноза, средней ошибки прогноза и величины предельной ошибки прогноза.

Средняя ошибка ( ) рассчитывается как отношение суммы ошибок расчета изучаемого показателя по модулю в долговременных прогнозах Σ ׀ Е_i׀ – к его величине за тот же период (∑ Yi)

В зависимости от объекта прогноза допустимая средняя ошибка заметно различается. Так, в прогнозе валового сбора зерна она может быть принята в РФ на уровне 7-8%, в США – не более 5%; в прогнозе численности населения – в пределах 0, 1% и т.д.

Предельно допустимая ошибка прогноза устанавливается экспертно, исходя из специфики изучаемых процессов. В некоторых задачах она может достигать уровня двух - трехкратной средней ошибки (прогноз производства продукции, пригодной к длительному хранению), но должна быть значительно меньшей в прогнозах производства скоропортящихся товаров, в прогнозах цен и др.

Чтобы достигнуть хорошего качества прогнозов, необходимо разработать и испытать различные методы оценки будущих событий, а затем выбрать те, которые обеспечивают высшую эффективность. Причем не разовую, а долговременную.

Испытание на качество отдельных методов прогнозов может осуществляться двумя способами: натурным и ретроспективным.

Натурное испытание предполагает оценку оправдываемости прогноза в реальном режиме времени. Например, в течение 2004-2010 гг. мы будем подводить итоги прогнозов, составленных в 2003 г. по трем – пяти различным методам и лишь спустя 6 лет установим, какая из этих методик оказалась лучшей для составления Плана на последующий период, скажем, до 2015 г.

Ретроспективное испытание методов прогноза осуществляется на базе накопленной информации прошлых лет, расчленяемой на две совокупности. При этом одна часть ряда динамики используется в качестве базовой информации для прогноза показателей, не вошедших в базовый материал. Иными словами, прогноз принимает форму – «допустим, мы не знаем то, что нам уже известно». Ретроиспытание имеет то преимущество перед натурным, что оно в вышеприведенном примере позволяет заранее определить, какой из методов прогноза следует считать более пригодным для составления плана не только на 2011–2015 гг., но уже и плана 2004–2010 гг.

В системе современных методов прогноза развития материальной сферы выделяются в качестве более часто используемых следующие: нормативные; функциональные, в том числе балансовые; корреляционные; оптимизационные; экспертные.

Нормативные методы прогноза используются там, где имеется возможность опереться на уже подготовленную нормативную базу, либо если имеются веские основания считать, что в плановом периоде ранее определившиеся нормативы могут быть использованы с минимальной корректировкой. Так, зная, что в ЛПХ и на животноводческих комплексах при затратах 9 к.ед. обеспечивается получение 1, 5 кг свинины (в живом весе), и определив ресурсы кормов для животноводства в 9 тыс.т, легко подсчитать, что план производства свинины должен быть установлен на уровне примерно 1, 5 тыс.т. Обязательно – примерно, поскольку такого рода расчет является предплановым и, как в дальнейшем увидим, по ряду соображений он еще может потребовать уточнения.

Функциональные методы удается использовать только там, где современные возможности научного знания позволяют прогнозировать отдельные показатели хозяйственной деятельности на уровне бесспорных равенств. Например, поскольку не вызывает сомнений, что цена акций ( ) – это капитализированные дивиденды

где – сумма дивидендов, выплачиваемых по акциям,

– банковский процент по вкладам,

– то если в проекте плана уже вписано намерение выставить на продажу акции предприятий, приносящих в год 100 млн руб. дивидендов при банковском проценте на вклады – 5% годовых, это дает основание планировать поступления, скажем, в инвестиционный фонд либо на погашение кредиторской задолженности в сумме

100 млн 5 % 100=2 млрд руб.

И вновь эта цифра – еще не плановая, а прогнозная, нуждающаяся в уточнении, с учетом возможного влияния на цену акций неэкономических факторов (престижность приобретения данных акций, возможный сговор потенциальных покупателей и др.).

К функциональным близки нормативно-балансовые методы, позволяющие прогнозировать динамику межотраслевых, межрегиональных пропорций, зависимость развития ряда экономических и социальных процессов, в целом поддерживать устойчивость воспроизводства. Использование этих методов предполагает сочетание законов балансовых соотношений с уже подготовленной нормативной базой. Так, если мы знаем, что согласно закону фуражного баланса сумма фуражных ресурсов (Рф) должна соответствовать потребностям в кормах j видов скота, то, располагая данными о ресурсах кормов и нормах затрат на единицу продукции, нам необходимо таким образом прогнозировать поголовье КРС, свиней, птицы и овец, чтобы в итоге не оказаться в ситуации дефицита либо, наоборот, недоиспользования фуражных ресурсов.

Когда нормативно – балансовое планирование существенно усложнено по номенклатуре объектов плановой деятельности, а также ограничениями по условиям реализации планируемых событий, и, что самое важное, включает в качестве главного условия – оптимизацию конечных результатов хозяйственной деятельности, - тогда используются оптимизационные модели и соответствующие оптимизационные методы линейного, динамичного и стохастического программирования.

Корреляционные методы в процессе прогноза используются прежде всего на этапе разработки нормативов, в отношении которых заранее ясно, что в плановом периоде они будут заметно отличаться от нормативов базисного периода.

Но, помимо того, корреляционные методы вполне пригодны к решению плановых задач там, где искомый показатель Плана непосредственно совпадает с целевой функцией корреляционного уравнения. Рассмотрим следующий пример.

Предположим, что нам удалось составить прогноз колебаний урожайности картофеля и динамики потребностей в данном продукте на ряд лет планового периода, а теперь необходимо установить площадь посевов данной культуры с условием максимальной самообеспеченности (минимум дефицита) и минимальных затрат на поиск способов реализации излишков (минимум избыточного производства).

В этом случае можно воспользоваться корреляционной моделью вида

, ,

где – потребность в картофеле в течение лет планового периода;

– площадь посевов картофеля;

– урожайность картофеля в -ом году.

Решая данное уравнение с помощью различных алгоритмов (способ наименьших квадратов, минимизации суммы модулей и др.), мы сможем записать в план сразу несколько показателей. Один из них – это планируемая площадь посевов картофеля. Но, помимо того, определив со знаком («-»), можно измерить уровень самообеспеченности в данном продукте питания на плановый период.

Важным условием эффективности корреляционных методов в предплановых расчетах является соблюдение требования по минимуму используемой информации. Этот минимум, как правило, должен не менее чем в 10 раз превышать число искомых параметров уравнения, чтобы весомость одного неудачно выбранного объекта оказалась сравнительно несущественной. Этот показатель может быть несколько уменьшен только в том случае, если имеется высокая степень уверенности в безупречности отбора объектов для корреляционного исследования.

В связи с ограниченными возможностями современного уровня нормативного обеспечения и математического моделирования социально-экономического развития АПК, в процессе планирования весьма существенная роль принадлежит экспертным методам. На уровне предплановых оценок экспертные методы используются как для корректировки показателей, полученных расчетным путем на базе функциональных, корреляционных, оптимизационных моделей и методов, так и в случаях, когда ни один из расчетных методов непригоден для определения интересующих нас плановых показателей.

Поэтому совершенствование технологии экспертного оценивания показателей плана остается до сих пор проблемной задачей. Причем сразу по многим направлениям: подбор экспертов, способы стимулирования качества их оценок, принятие решений в случаях, когда оценки противоречивы, и др.

Наиболее сложный вопрос – выбор экспертов. На уровне профессиональной экспертизы необходимо руководствоваться прежде всего данными о сравнительной успешности прогнозов, ранее выполненных различными профессионалами. Если таковых выявить не удастся, следует использовать возможности наиболее удачливых предсказателей. В крайнем случае роль экспертов закрепляется за наиболее квалифицированными специалистами в тех областях знаний, которые имеют непосредственное отношение к объектам планирования. В оценках ожидаемых колебаний цен мирового рынка это будут экономисты-международники, работники товарных бирж, менеджеры крупных экспортных и импортных компаний; в оценках колебаний урожаев в качестве экспертов следует привлекать экономистов-аграрников, агрономов, агрометеорологов.

Существует несколько способов математической оценки минимальной численности экспертов. Но там, где имеются веские основания относиться с доверием к прогнозам либо предсказаниям особо надежных экспертов и речь идет не о важнейших показателях Плана (производство и распределение ВВП), там можно ограничить их численность тремя-пятью экспертами.

Поскольку рекомендации различных экспертов могут не совпадать, они учитываются в процессе планирования как средневзвешенные по коэффициентам прогностического потенциала каждого эксперта. При этом возможна браковка отдельных оценочных показателей, если они существенно отклоняются от средних значений.

Как бы тщательно не был разработан прогноз, он не способен учесть ряд объективных факторов, которые реально скажутся на итогах хозяйственной деятельности уже потому, что возможности научного знания в каждый момент ограничены. Однако часть того, что в данный момент выходит за пределы научного знания, может обнаруживаться на основе знания интуитивного, в форме представлений из индивидуального или даже массового опыта. Такого рода знания могут обладать существенным прогностическим потенциалом. Например, по данным ряда источников, оправдываемость отдельных народных примет большой заблаговременности на погоду и урожай достигает 80%. Близкими к 80% оправдываемости называют предсказания А. Дьяковым примерно 50 экстремальных погодных явлений с заблаговременностью существенно большей, чем в прогнозах Гидрометцентра СССР.

Наука не вправе игнорировать созидательные возможности предсказаний. Она должна познавать их природу, технологию, механизм, чтобы преобразовать в воспроизводимое, т.е. научное знание-прогноз. Соответственно в плановой деятельности тоже следует использовать позитивный опыт предсказателей. На этом базируется экспертная оценка предплановых расчетов, являющаяся по существу последним звеном разработки плановых показателей.

Задача экспертных оценок триедина:

· Выработка непрогнозируемых показателей плана. Таковыми могут оказаться на региональном уровне показатели объемов ожидаемого ввоза и вывоза отдельных видов продукции, динамики цен, оттока квалифицированных кадров, не возврата дебиторской задолженности и др.

· Оценка согласованности прогнозируемых и непрогнозируемых показателей различных сторон хозяйственной деятельности - технологической, организационно-экономической, социально-экономической, финансовой, экологической, политической.

· Оценка соответствия целевым установкам Концепции всех плановых показателей (прогнозируемых и непрогнозируемых).

На данном этапе планирования экономического развития с учетом экспертных оценок корректируются материалы предплановых расчетов, вплоть до изменения показателей целевых программ, а в ряде моментов – даже некоторых положений концепций.

При этом, в конечном счете, план оказывается представленным лишь частично в форме конкретных количественных показателей, а в значительной мере в форме краткого содержательного описания тех мероприятий, с помощью которых предполагается достигнуть намеченных и количественно обозначенных ориентиров.

Качество плана непосредственно будет зависеть от уровня профессиональной подготовки тех специалистов, которые разрабатывали план, опираясь на багаж научных знаний, но частично и на предвидческий потенциал дополнительно привлекаемых экспертов.

Планирование темпов экономического роста

Планирование развития АПК требует сбалансирования перспективных показателей обеспечения народного хозяйства ресурсами собственного производства и приобретенными по импорту – с перспективными показателями востребованности этих ресурсов на нужды внутреннего оборота, отечественного и зарубежного рынка. Чтобы развитие АПК было устойчивым, такое сбалансирование должно поддерживаться непрерывно. Следовательно, при разработке плана это должно быть предусмотрено в форме динамичных балансов, объединенных целевыми установками концепции плана социально-экономического развития. В одних условиях в качестве таких целевых установок может быть принята ориентация на скорейшее достижение определенных социальных, в других – экономических показателей. Но в любом случае это выводит процесс планирования на проблему прогноза темпов экономического роста.

В расчетах темпов решения проектируемых экономических и социальных задач возможны два подхода. Во-первых, определение тех темпов, которые необходимо обеспечить для достижения заранее установленных показателей, и, во-вторых, оценка уровня реально достижимых темпов экономического роста.

С позиций первого подхода могут решаться задачи, в которых на экспертном уровне уже удалось установить объемы и сроки социально-экономических преобразований, например, в течение 10 лет удвоить ВВП страны. В этом случае расчет выполняется по формуле

Т = , (9)

где – валовой продукт базисного периода;

– валовой продукт планируемого периода;

– продолжительность планового периода;

– среднегодовой темп роста валового продукта.

Поскольку в нашем примере n = 10 лет, В2: В1 = 2, то

Т= .

Зная среднегодовой темп роста, и предполагая допустимость статичной экстраполяции, можно рассчитать, каким будет ВВП в различные моменты планового периода. Так, на третьем году выполнения плана нужно будет иметь ВВП в размере , на пятом году – , и т.д.

Легко подсчитать, что если бы в качестве ориентира на ближайшие 10 лет были приняты не 7, 1% ежегодного роста ВВП, а показатель 1946–1960 гг. (10%), то в этом случае за десятилетие можно было бы планировать увеличение ВВП не в 2, а в 2, 5 раза, и т.д.

Нередко, прежде чем выйти на столь простой расчет темпов экономического роста, необходимо осуществить достаточно сложные предварительные исследования, увязав проблему планируемого объема производства (рост в 2 раза) с достижением вполне конкретных социальных результатов, в частности, с необходимостью преодоления бедности в течение 10 лет.

Но почему 10 лет, а не 8 или 13? Иногда длительность планового периода определяется соображениями политического порядка (оценка сроков готовности к нападению потенциального агрессора), в других случаях – с ориентацией на соображения технико-технологического порядка. Но чаще всего этот показатель все же рассчитывается после того, как предварительно был обоснован реально достижимый темп экономического роста.

И здесь возможно тоже несколько подходов. Во-первых, обоснование с позиций статичного либо перспективно ориентированного анализа прошлого опыта. Во-вторых, на основе анализа последствий проектируемого прироста производства, с учетом потенциально возможных объемов инвестиционных ресурсов.

В первом случае речь идет об использовании либо корреляционных моделей, либо аналоговых оценок. Там, где имеются основания считать, что ранее определившиеся тенденции экономической динамики в ближайшей перспективе будут изменяться несущественно, можно воспользоваться средними показателями предшествующего периода.

Обратимся к таблице 11.

Таблица 11. Продукция земледелия СССР, % к предыдущему году

Годы	Продукция земледелия









В среднем	104, 4

Используя полученный из таблицы 11 показатель средних за 9 лет темпов роста (104, 4%, т.е. в индексной форме 1, 044), составим прогноз роста объемов продукции земледелия на следующие 9 лет, то есть к 1968 году: Т₉ = 1, 044⁹ = 1, 47. К уровню 1959 г. это означает рост на 47%. Примечательно, что фактически за те же годы производство продукции земледелия возросло только на 39%, что, видимо, связано с прекращением вовлечения в оборот новых земель, широко практиковавшимся в 50-е годы.

Если имеются веские причины ожидать, что в плановом периоде, по сравнению с предплановым основательно изменятся условия хозяйственной деятельности, прогнозная оценка темпа экономического роста должна быть ориентирована на темпы, которые в прошлом, возможно, уже отмечались при схожих ожидаемых природных и социально-экономических условиях. Если имеются основания считать грядущую ситуацию нетипичной, остается один, наиболее сложный способ прогноза темпов экономического роста – на основе оценки возможных размеров инвестиционного потенциала и нормативов затрат, необходимых для увеличения объемов производства на 1%.

Рассмотрим абстрактную схему расчета той части инвестиционного потенциала, которая может быть сформирована за счет внутренних ресурсов, без ущерба для решения задачи максимального роста доли фонда потребления в валовом продукте. Обратимся к таблице 12.

Здесь последовательно рассматривается несколько вариантов нормы накопления средств на расширение производства – Н (0%, 10%, 30%, 60% от объема прироста ВВП) и прослеживается, как это скажется на суммарных объемах прироста потребления (Пi) в течение 10 лет (t= 10), если эффективность накоплений, характеризующая прирост производства с единицы добавочных вложений (Э), составляет 0, 35.

При накоплениях 10% можно ожидать, что темп прироста показателей ВВП, накопления и потребления будет равен

Э*Н = 10%*0, 35 = 3, 5%

Тогда суммарный объем прироста потребления возрастет за 10 лет на 54, 5 условных единиц. С дальнейшим повышением нормы накопления до 30% интересующий нас в качестве целевой функции объем десятилетнего прироста потребления может возрасти еще больше – уже на 148, 2 единицы. Однако при 60% нормы накоплений отмечается падение прироста потребительского потенциала. Это иллюстрирует принципиальную возможность определения оптимальной нормы накоплений, обеспечивающей максимум прироста потребления, что позволяет подойти к научно обоснованной оценке рациональной нормы (в %) инвестиционных издержек.

Таблица 12. Расчет вариантов сочетания потребления и накопления

Годы	Прирост ВВП при норме накопления	Прирост накоплений при норме накопления	Прирост потребления при норме накопления
0%	10%	30%	60%	0%	10%	30%	60%	0%	10%	30%	60%

		103, 5	110, 5			10, 35	33, 1	72, 6		93, 15	77, 4	48, 4
		107, 1	122, 1	146, 4		10, 71	36, 6	87, 8		96, 39	85, 5	58, 6
		110, 8	134, 9	177, 1		11, 08	40, 8	106, 2		99, 71	94, 1	70, 9
		114, 7	149, 2	216, 3		11, 47	44, 8	129, 8		103, 23	104, 3	86, 5
		118, 7	164, 9	261, 7		11, 87	49, 5	157, 0		106, 83	115, 4	104, 7
		122, 9	182, 2	316, 6		12, 29	54, 7	190, 8		110, 61	127, 4	126, 6
		127, 2	201, 3	383, 1		12, 72	60, 4	230, 0		114, 48	140, 9	153, 1
		131, 6	222, 4	463, 5		13, 16	66, 7	278, 0		118, 44	155, 7	185, 5
		135, 2	245, 8	560, 8		13, 52	73, 7	336, 5		121, 68	172, 1	224, 3
Итого	х	х	Х	Х	Х	х	х	Х		1054, 4	1142, 8	1098, 2

Поиск оптимального значения Н осуществим, исходя из следующих соображений.

Если в первый год десятилетнего периода из прироста ВВП в размере В1 на долю накоплений расходуется Н, то сумма накоплений составит В1*Н, а в потребление (П) остается

П1 = В1 – В1Н = В1(1-Н).

Следовательно, во втором году планового периода

В2 = В1 + ЭВ1Н = В1 (1+ ЭН),

накопление достигнет

В1Н + В1НЭ = В1Н (1 + ЭН),

а прирост потребления составит

В1 (1 + ЭН) - В1Н (1 + ЭН) = В1 (1 + ЭН) (1 – Н)

В третьем году будем иметь

В3 = В2 + ЭНВ2 = В2 (1 +ЭН) = (1 +ЭН)2 В1.

Тогда затраты в накопление увеличатся до

(1+ЭН)2В1Н,

потребляемая часть ВВП возрастет на величину

(1+ЭН)2 В1 – (1+ЭН)2 В1 Н = В1(1+ЭН)2(1-Н).

Таким образом, суммарно за три года выходим на прирост ресурсов потребления

В1(1-Н) + В1(1-Н)(1+ЭН) + В1(1-Н)(1+ЭН)2 = В1(1-Н) ∑ (1+ЭН)t

(t=0)

По аналогии можно убедиться, что для десятилетнего периода t должно принимать значения от 0 до 9, для любого другого планового периода от 0 до m-1.

Таким образом, модель задачи оптимального сочетания потребления и накопления принимает вид

Анализ данного уравнения показывает, что чем выше эффективность накоплений и чем продолжительней плановый период, тем (при прочих равных условиях) более высокой должна быть оптимальная норма накоплений в приростной части ВВП. Поэтому решение социальных проблем с невысокой текущей капиталоотдачей нередко либо включается только в долгосрочные планы, либо рассматривается в качестве снижающих эффективность инвестиций в краткосрочных и среднесрочных планах. Поэтому там, где производство ориентировано не на прирост потребления, а на прибыль, финансирование социальных программ вообще крайне затруднено и, как правило, вместе с финансированием фундаментальной науки, части инфраструктуры и экологозащитных мероприятий выталкивается из планов предприятий на государственный уровень.

Вышеприведенная модель может быть использована для определения того уровня эффективности накоплений, который должен быть признан минимально достаточным в Плане, рассчитанном на период в t лет, если норма накоплений установлена в размере Н процентов. В этом случае решение сведется к расчету производной по Э, что позволит более обоснованно определить предпочтительные направления использования инвестиционных ресурсов.

И наконец, если по данному уравнению будет исчислена производная по t, мы получим оценку периода, необходимого для достижения определенного объема потребления при заданных уровнях нормы и эффективности накоплений.

Однако будем иметь в виду, что на уровне АПК вышеприведенная модель малосодержательна. Чтобы стать практически значимой в планировании социально-экономического развития АПК, ее необходимо основательно конкретизировать по отраслям и регионам. В итоге придется иметь дело не с единичными показателями Э, а с Эij, где i укажет определенный набор отраслей (i= 1.2.3… n), j укажет на те регионы (j = 1, 2, …m), которые суммарно должны выполнять План производства i видов продукции.

В таком случае, во-первых, потребуется развернутая база данных, позволяющих выйти на прогноз нормативов эффективности накоплений в прирост производства различных продуктов по каждому из включаемых в расчет регионов. Больше того, потребуется система ограничений, учитывающих обеспеченность каждого региона земельными, трудовыми, материальными, финансовыми ресурсами. Нужно будет включить в ограничения технологические условия сочетания отраслей (предел посевов подсолнечника, сахарной свеклы и т.д.), социальные критерии (пределы снижения либо роста доходов отдельных социальных групп, дифференциации доходов по отраслям и регионам, и др.).

В принципе такие задачи решаемы, но поскольку они предполагают расчеты систем дифференциальных уравнений, даже в чисто математическом плане сегодня это дело далеко не простое.

Тем не менее, моделирование подобных задач нужно признать весьма перспективным направлением научного поиска, открывающим возможность улучшения планирования динамики экономического роста не только в части выбора предпочтительных соотношений между потреблением и накоплением, но и при определении рационально дифференцированных показателей темпов развития отдельных отраслей и регионов, очередности решения различных экономических и социальных проблем.

До тех пор, пока на столь высоком уровне не удается осуществлять планирование хозяйственной деятельности, необходимо тем больше внимания уделять совместному использованию более традиционных корреляционных, нормативно-балансовых методов, с обязательным привлечением высококлассных экспертов.

Глава IV. Прогноз и планирование параметров социального развития

⇐ Предыдущая 123 4 5 Следующая ⇒