Библиографическое описание:

Агеев П. В., Байчорова М. М. Использование имитационного моделирования при социально-экономическом прогнозировании // Молодой ученый. — 2016. — №14. — С. 1-6.



В данной статье рассматривается процесс использования имитационного моделирования для построения социально-экономических прогнозов, рассматриваются этапы и логика построения такой модели, с учетом межотраслевых балансов. Также проводятся эксперименты, предполагающие многократную прогонку модели с целью построения двух векторов развития социально-экономической сферы Санкт-Петербурга в зависимости от различных экспертных сценариев.

Ключевые слова: имитационное моделирование, математическое моделирование, прогнозирование, межотраслевые балансы, модель системной динамики Форрестера, социально-экономическое прогнозирование

Повышению эффективности региональной политики способствует применение научного подхода к принятию решений и выбору стратегий достижения установленных целей. Определить важнейшие направления, пути и факторы развития экономической системы, предусмотреть все возможные варианты и минимизировать риск развития кризисных ситуаций позволяет наличие достоверного прогноза последствий тех или иных управленческих решений. Для этого требуется создание специальных инструментов, которые бы позволяли органам государственной власти различных субъектов РФ осуществлять обоснованное прогнозирование принимаемых решений [1]. Главной частью такого инструмента должна являться экономико-математическая модель развития региональной экономики, которая давала бы возможность в перспективе оценить границы роста или снижения различных показателей, характеризующих экономическое состояние субъекта прогнозирования. Концепция этой модели должна базироваться на региональном производственном процессе, в котором потребление, производство, распределение и обмен образуют взаимодополняющее множество [2]. В связи с этим построение модели функционирования домашних хозяйств, которая является одним из блоков общей модели регионального экономического развития, является актуальной и востребованной задачей.

Целью исследования является создание имитационной модели домашних хозяйств субъектов РФ, описывающей процессы жизнедеятельности домохозяйств и их взаимодействия с другими сферами региональной экономики.

Под домашним хозяйством понимается совокупность лиц, которые проживают в одном жилом помещении или его части, как связанных, так и не связанных родством, совместно обеспечивающих себя всем необходимым для жизни, полностью или частично объединяя и расходуя свои средства. Домашнее хозяйство может состоять и из одного человека, живущего самостоятельно.

Решение данной задачи заключается в последовательном построении концептуальной модели; построении экономико-математической модели, основанной на идее межотраслевых балансов и отражающей все характеристики концептуальной модели; построении на ее основе имитационной модели, позволяющей осуществлять прогнозирование динамики социально-экономических показателей на среднесрочную перспективу; проведении экспериментов с использованием имитационной модели и построение прогноза динамики региональных социально-экономических показателей функционирования домохозяйств по реальным данным.

Построение модели. Вразработанной модели учтено влияние друг на друга трех основных секторов региональной экономики: государственного, производственного и потребительского. Взаимное влияние рассматриваемых секторов выражается в направлении материальных, финансовых и трудовых потоков. Направление финансовых потоков осуществляется посредством государственного бюджета. Доходы бюджета формируются на основе налоговых и неналоговых поступлений, а также безвозмездных перечислений. К доходам населения относятся: оплата труда, доходы от предпринимательской деятельности и собственности, социальные выплаты, другие доходы (включая «скрытые», от продажи валюты, денежные переводы и пр.). Основную часть доходов производственной сферы составляют доходы от реализации произведенных товаров и услуг. Оценка экономического развития региона осуществляется на основе валового регионального продукта (ВРП). ВРП выступает в качестве результирующего показателя эффективности экономической деятельности региона и основного показателя, который отражает достигнутый уровень экономического роста. На рис. 1 представлена общая концептуальная схема решения в виде взаимосвязанных модулей и блоков.

Рис. 1. Концептуальная схема решения

Общая концепция модели выглядит следующим образом: в модуле «Производство товаров и услуг» происходит расчет объема ВРП, а также стоимости основных фондов. Для расчета ВРП из модуля «Рынок трудовых ресурсов» поступает численность занятых в экономике, а из блока «Основные фонды» полная стоимость основных фондов организаций. Часть ВРП поступает домохозяйствам в виде оплаты труда, которая расходуется на потребительском рынке на оплату услуг, покупку товаров и на общественное питание. Таким образом, осуществляется связь доходов домашних хозяйств с потребительским рынком через блок «Расходы населения». Также часть ВРП, созданного в предыдущий период, поступает в основные фонды организаций в виде инвестиций. Влияние внешней среды учитывается посредством ввода в модель индекса потребительских цен, подверженного влиянию политической и внешнеэкономической ситуации в регионе и стране.

Математическая модель состоит из шести взаимосвязанных блоков и модулей:

  1. Модуль «Домашние хозяйства»:

– Блок «Расходы населения»;

– Блок «Доходы населения»;

  1. Модуль «Производство товаров и услуг»:

– Блок «Производственная функция»;

– Блок «Основные фонды»;

  1. Модуль «Рынок трудовых ресурсов»;
  2. Модуль «Потребительский рынок».

Управление моделью осуществляется с помощью сценарных параметров, задаваемых на прогнозном периоде экспертным путем:

  1. Темп роста численности постоянного населения (% к предыдущему году);
  2. Доля трудоспособного населения от общей численности (%);
  3. Индекс потребительских цен (% к предыдущему году);
  4. Коэффициент выбытия основных фондов (%);
  5. Индекс-дефлятор ВРП (% в к предыдущему году);
  6. Темп роста социальных выплат (% к предыдущему году).

Для построения модельных зависимостей были использованы ежегодные данные с 2005 по 2014 год по Санкт-Петербургу, предоставленные Петростатом. Стоит отметить, что все полученные выражения были выведены самостоятельно согласно межотраслевым балансам, а коэффициенты в уравнениях являются значимыми по критерию Стьюдента и модель значима в целом по критерию Фишера на уровне значимости 5 %. Также для каждого соотношения рассчитаны коэффициенты детерминации, значения которых колеблются между 0,79 для наихудшего варианта и 0,99 для наилучшего. Для математической модели в целом средняя ошибка аппроксимации составляет 4 %. Поскольку модель считается хорошей при средней погрешности не более 10 %, то можно утверждать, что разработанная модель достаточно точно описывает исследуемую экономическую систему.

Имитационная модель реализована в программном продукте VenSim. Данная модель относится к классу моделей системной динамики Форрестера, которая учитывает прямые и обратные связи и является пригодной для описания социально-экономических процессов. Описанные выше блоки и модули в имитационной модели представлены по уровням. Таким образом, в модели имеется 6 уровней:

  1. Уровень расчета производственной функции;
  2. Уровень расчета трудовых ресурсов;
  3. Уровень расчета стоимости основных фондов организаций;
  4. Уровень расчета доходов населения;
  5. Уровень расчета расходов населения;
  6. Уровень расчета показателей потребительского рынка.

Виды данных уровней в VenSim представлены на рис.2–7. Одинарные стрелки на указанных рисунках обозначают тот факт, что показатель, от которого она направлена, является причиной, а показатель, к которому она направлена, — следствием.

Рис. 2. Уровень расчета трудовых ресурсов

Рис. 3. Уровень расчета стоимости основных фондов

Рис. 4. Уровень расчета производственной функции

Рис. 5. Уровень расчета доходов населения

Рис. 6. Уровень расчета расходов населения

Рис. 7. Уровень расчета показателей потребительского рынка

Перейдем к описанию каждого уровня. На уровне расчета трудовых ресурсов вычисляются: численность иностранных трудовых мигрантов, численность работающих подростков, численность работающих пенсионеров, численность трудоспособного населения в трудоспособном возрасте. На основе данных показателей рассчитывается численность трудовых ресурсов, необходимая для вычисления численности занятых в экономике, поступающей в производственную функцию, описанную на другом уровне. Одновременно с описанными расчетами происходят вычисления на уровне расчета стоимости основных фондов. Здесь на основе ВРП за предыдущий год, а также коэффициента выбытия, рассчитывается стоимость основных фондов организаций на текущий год. Далее полученные данные поступают в уровень расчета производственной функции. Здесь на основе вычисленных показателей численности занятых в экономике и стоимости основных фондов вычисляется ВРП и индекс физического объема ВРП, учитывающий инфляцию. Полученное значение ВРП поступает в уровень расчета доходов населения, на котором вычисляются: фонд оплаты труда, доходы от предпринимательской деятельности, доходы от собственности, доходы от социальных выплат, доходы всего, прочие доходы. Рассчитанные на этом уровне значения передаются на уровень расходов населения, где определяются расходы населения на оплату услуг, на покупку товаров, на обязательные платежи и добровольные взносы, суммарная величина расходов, а также прочие расходы. На основе этих показателей на уровне расчета показателей потребительского рынка определяются объемы товарооборота, общественного питания и платных услуг населению. Далее указанные показатели пересчитываются в сопоставимых ценах с учетом инфляции. Стоит отметить, что практически на каждом уровне присутствуют обратные связи, используемые для подсчета показателей за предыдущие периоды.

Также имитационная модель поддерживает возможность многократных прогонок с различными динамически изменяющимися сценарными показателями. Помимо этого, статистические данные на ретроспективные периоды визуализированы на графиках.

Проведение экспериментов. Вданной главе описаны эксперименты, проведенные с использованием имитационной модели функционирования домашних хозяйств. На основе построенной имитационной модели реализуются два независимых прогноза: оптимистичный и пессимистичный. Два варианта сценарных условий развития Санкт-Петербурга, используемых для прогнозирования, разработаны экспертами на основании ретроспективной динамики показателей и ожидаемой социально-экономической ситуации в городе и с учетом условий развития страны, разработанных Минэкономразвития РФ.

Пессимистичный вариант сценарных условий предполагает продолжение действия санкций со стороны США и ЕС на протяжении всего прогнозного периода. Это означает сохранение ограничений доступа к мировому рынку капитала для российских компаний и достаточно высокий уровень чистого оттока капитала из частного сектора, связанный с погашением внешнего долга. Оптимистичный вариант сценарных условий базируется на предположении о более позитивной конъюнктуре рынка энергоносителей и частичной отмене экономических санкций с 2016 года. Значения сценарных показателей для пессимистичного (п.п.) и оптимистичного (о.п.) вариантов представлены в таблице 1.

В Таблице 2 представлены результаты прогнозирования по наиболее важным социально-экономическим показателям для обоих вариантов.

Таблица 1

Сценарные показатели

Таблица 2

Результаты прогнозирования

Эксперименты показали, что модель является чувствительной даже для небольших изменений сценарных показателей, что говорит о ее высоком качестве и широких возможностях ее применения.

Заключение. Имитационное моделирование на сегодняшний день является востребованным и актуальным направлением в решении задач регионального управления. С его помощью осуществляются различные исследования, направленные на изучение влияния тех или иных управленческих решений, а также на построение плана мероприятий, направленных на достижения требуемых результатов. Построенная имитационная модель является лишь частью общей модели регионального экономического развития, разработка которой является чрезвычайно сложной задачей.

Литература:

  1. Калиниченко А. Ю., Тарашнина С. И. Информационные технологии в целях обеспечения социально-экономического прогнозирования развития региона. // Технологии информационного общества в науке, образовании и культуре: сборник научных статей. Труды XVII Всероссийской объединенной конференции «Интернет и современное общество». 2014. С. 229–234.
  2. Турунцева М., Киблицкая Т. Качественные свойства различных подходов к прогнозированию социально-экономических показателей РФ. М.: ИЭПП, 2010. 148 с.

Обсуждение

Социальные комментарии Cackle