Громыко Н.К.

 

Направления усовершенствования моделирования социально-экономического развития регионов

 

В настоящее время все большее внимание ученых и практиков привлекают вопросы устойчивого развития регионов, разработки региональных стратегий и государственное регулирование региональных социально-экономических процессов. Одной из главных целей государственной региональной политики является обеспечение одинаковых условий социального и экономического развития отдельных территорий. Планирование регионального развития должно опираться на такую информацию, которая позволила бы четко выявить диспропорции в экономическом и социальном положении регионов и основные тенденции их развития, и, далее, позволила бы прогнозировать последствия принимаемых решений как для региона, так и для государства в целом. Основным инструментом для получения такого рода информации является моделирование.

Как показал проведенный анализ, среди основных методологических подходов к построению моделей социально-экономического развития регионов выделяются принципы прогнозирования, методы системного анализа и эконометрического моделирования. Однако такие подходы существенно ограничивают возможности многовариантного исследования процессов, анализа обратных связей и последствий регулирующих решений. В связи с этим для оценки действенности государственного регулирования регионального развития на наш взгляд наиболее целесообразным является имитационное моделирование.

К настоящему моменту в мире насчитывается достаточно много различных концепций имитационного моделирования, ориентированных на моделирование тех или иных процессов. Основными из используемых для построения и анализа моделей развития регионов являются, прежде всего, концепция системной динамики, агентное моделирование, когнитивное моделирование, агрегатная концепция.

Системная динамика, или концепция потоков, разработанная более 50 лет назад Дж. Форрестером предполагает построение графических диаграмм причинных связей и глобальных влияний одних параметров на другие во времени, а затем созданние на основе этих диаграмм компьютерной модели. Такой вид моделирования наиболее точно помогает понять суть происходящего выявления причинно-следственных связей между объектами и явлениями.

Системно-динамическая концепция и построенные на ее основе модели также выделяются как эффективное средство анализа и разработки государственной политики. Имеется ряд преимуществ использования малых системно-динамических моделей в решении вопросов государственной политики. В частности, малые (агрегированные) системно-динамические модели  могут внести существенный вклад в решение проблем разработки политики благодаря четырем особенностям: использованию контуров обратных связей, агрегированию, возможностям значительного количества имитационных экспериментов и, наконец, прозрачности их логики. Благодаря этим особенностям малые системно-динамические модели могут показать источники сопротивления политике во внешней среде, способствовать изучению региональной системы через многовариантные эксперименты, предупредить результаты излишней самонадеянности разработчиков и помочь разработчикам политики узнать о важности внутренних последствий решения проблемы. Они позволяют сделать понятными результаты государственной политики, полученные с помощью системно-динамического моделирования и имитации.

Большая часть страновых и региональных системно-динамических моделей базируется на моделях мировой экономики и модели динамики развития города, разработанных Дж.Форрестером и его командой. Такая модель была разработана, а затем модифицирована и для Украины. Главные трудности построения таких моделей и вытекающие из этого недостатки связаны с тем, что страновые и региональные модели должны быть открытыми, т.е. включать большое количество экзогенных переменных. Для региональных моделей открытость системы играет ключевую роль. Также большинство имеющихся системно-динамических моделей являются агрегированными, не учитывающими отраслевую и социальную структуру региона.

Получившая в последнее время широкое распространение агентная концепция основана на исследовании свойств сообщества через моделирование поведения отдельных агентов, относительно которых предполагается, что их способ поведения известен. Определяя агентов так, чтобы они означали группы личностей или целые государства, можно также использовать этот подход для систем высшего уровня. С точки зрения выработки эффективной региональной политики на основании такиих моделей необходимо отметить, что различные механизмы сглажи­вания межрегиональной дифференциации дают разные результаты. Результаты моделирования показывают также, что процесс выравнивания уров­ней развития регионов является долгосрочным.

Основу когнитивного моделирования составляют знаковые ориентированные графы, диаграммы причинно-следственных связей – когнитивные карты. Необходимо отметить, что этот подход существенно ограничен в получении количественных прогнозных результатов, поскольку ориентирован в основном на исследование последствий импульсных воздействий.

Среди недавних отечественных разработок [1, 2], касающихся имитационных моделей регионального развития, следует отметить, что в предлагаемых авторами моделях частично учтены перечисленные выше недостатки, однако, некоторые элементы являются все также слишком обобщенными. В то же время предлагаемые модели обладают и некоторыми преимуществами. Учитывается отраслевая структура экономики, что позволяет использовать после соответствующей настройки имитационную модель для анализа различных регионов и диспропорций регионального развития. Большое внимание уделено моделированию различных источников инвестирования, в частности, динамике привлечения иностранных инвестиций. Одним из ключевых моментов является моделирование инноваций и их влияния на развитие экономики региона.

Одним из существенных недостатков практически всех предлагаемых имитационных моделей, кроме [3] является игнорирование такого, к сожалению весьма существенного фактора, как теневая экономика. Однако по различным оценкам уровень тенизации экономики Украины достигает от 36% до 50% официального ВРП страны.

Таким образом, проведенный анализ существующих имитационных моделей регионального развития показал, что дальнейшее усовершенствование моделей должно включать следующие направления:

- детализация отраслевой структуры экономики региона;

- детализация налоговых и инвестиционных регуляторов развития экономики региона;

- включение сектора теневой экономики и его влияния на формирование спроса на продукцию и ресурсов региона;

- включение моделей спроса на продукцию с учетом динамики внутреннего спроса и экспорта;

- детализация формирования валового регионального продукта по видам экономической деятельности.

 

Литература:

1. Гейман О.А. Нелинейность экономики и неравномерность развития регионов: Монография. – Харьков: ФЛП Либуркина Л.М.; ИД «ИНЖЭК», 2009. – 428 с.

2. Бахтизин А.Р. Агент-ориентированные модели экономики. – М.: ЗАО «Изд-во «Экономика», 2008. – 279 с.

3. Моделирование устойчивого развития регионов: Монография / Под общей ред. Кизима Н.А. – Харьков: ИД «ИНЖЭК», 2010. – 180 с.