737
.pdfОн основан на многоуровневом изучении влияния факторов внешней среды глобального, национального, регионального и отраслевого порядка с дифференциацией факторов каждого уровня на группы экономических, политических, социальных, экологических, природных, технологических, правовых, военных и информационных факторов. Поскольку сами уровни изучения дифференцированы, а операционные территориальные ячейки многочисленны и иерархичны (крупные экономические районы и составляющие их субъекты федерации – края, области, республики, муниципалитеты), прогноз неизбежно основывается на широком использовании классификаций и типологий. Систематизация в этом случае является очень важным инструментом прогнозирования, что выступает отличительной чертой второго направления в новых исследовательских изысканиях.
Пример такого направления прогнозирования развития целой сферы материального производства, каковым выступает сельское хозяйство, приведен в данном тексте в отношении оптимизации объемов производства, обусловленных природным потенциалом и влиянием факторных элементов среды для трех типов хозяйств, функционирующих в крупных экономических районах Российской Федерации. Специфика целей прогноза и масштаба изучения (территориальных совокупностей субъектов производства) обусловила и определила своеобразие, как методологического подхода, так и использование математической обработки использованной информации.
Снова обратив внимание читателя на реальность современного общественно-экономического устройства общества, основанного на частной собственности на средства производства и сопутствующих этой ситуации проблем, следует отметить еще одно объективное обстоятельство изменений в со-
111
ставе целей и методов прогнозирования. Процессы инфляции, недостаток рабочих мест и неравенство в распределении доходов предпосланы формированию социоэкономики (Анимица Е.Г. и др., Региональная и муниципальная социоэкономика, 2017), как направления научных исследований регионального масштаба, объективно необходимого при отслеживании ситуаций, провоцирующих социальное напряжение в обществе.
Данная реальность выражается в объективности формирования третьего направления исследовательского прогнозирования в ключе определения перспективы роста благосостояния, уровня и качества жизни населения в регионах страны. Такое направление прогнозирования можно отнести по масштабу к уровню промежуточному между первым узко конкретизированным и вторым, учитывающим глобальные хозяйственные и политические процессы. Этот предметный выбор выявления социальных тенденций включает оригинальную цель, направленную на определение подходов и способов достижения необходимого состояния территориальных общностей населения, которое исключило бы или сводило к минимуму социальное напряжение в обществе. В данном случае прогноз направлен на содержательную оценку действия выявленных причин и на выбор методов регулирования, снимающих негативные явления и стимулирующих позитивные.
В нашем тексте такая разновидность прогноза показана на примере динамики индексов потребительских цен и прогнозирования на этой основе материального благополучия граждан, что очень важно для регулирования социальных отношений между группами населения регионов Российской Федерации.
112
Не претендуя на исчерпывающую полноту анализа трех направлений в динамике целей и методов прогнозирования, связанных с преобразованием в устройстве общества, автор имеет стремление выразить оптимистическое отношение к оценке происходящего формирования узко направленных прогнозных целей, названных в тексте первым направлением развития прогнозирования – оно необходимо в современных рыночных условиях хозяйствования, хотя и отражает определенную односторонность, мозаичность и отраслевую прагматичность прогнозов.
С нашей точки зрения, можно положительно оценить и второе направление, нацеленное на учет глобальных перемен в мировой практике обмена продукцией и определение прогнозных целевых факторов влияния внешней среды, как на производство, так и на обмен между большими территориями.
Необходимо и при этом также имеет большое значение изучение тенденций с выполнением прогнозирования уровня благосостояния и перспективы снятия социального напряжения, как в стране в целом, так и в ее регионах. Это отражает третье из названных направлений прогнозирования.
Идеей автора является не только показать неизбежность всех модификаций в тенденциях развития исследовательского прогнозирования, но и определить при этом целесообразность избрания наиболее весомых методологических подходов, способствующих реализации концептуальной роли прогноза в определении социально-экономической политики на федеральном, региональном и муниципальном уровнях [115]. В этой связи в тексте приведены авторские модели, характеризующие взаимосвязи прогнозных научных исследований с практикой жизнедеятельности и логику применимости вы-
113
полнения экстраполяционного и нормативного прогнозирования. По нашему мнению, они сближают три обозначенные направления, возвращая прогнозирование в концептуальное русло тесной взаимосвязи практики исследования с практикой хозяйствования и управления.
Выполненное автором исследование широко использует методы монографический, экономико-статистический и моделирования. Применено как математическое моделирование, так и создание логических моделей. Последние приведены в тексте данного раздела в виде схем. Прием систематизации оказался незаменимым при создании типологии территорий и дифференциации уровней влияния внешней среды и ее факторных элементов. Методы индексный в изучении динамики явлений и экстраполяции в прогнозных выводах тоже относятся к числу использованных в ходе исследования.
Дифференциация направлений прогнозирования опирается на постановку вопроса, кратко охарактеризованную выше и трактующую наличие процесса развития исследовательского прогнозирования в новом социально-экономическом укладе России, изменившем философию общественного развития на основе принадлежности собственности частичным лицам. Представим последовательно три выявленные направления развития этого процесса с помощью характеризующих их примеров.
Первое направление: формирование конкретизированных ведомственных и отраслевых прогнозов.
К данному направлению оправданно отнести, с нашей точки зрения, прогнозирование на основе маркетинговых исследований, выполняемое для торговых сетей, входящих в состав рыночной инфраструктуры. Вполне логичен заказ рыночных агентов на определение перспектив конкурентоспо-
114
собности различных предприятий сети. В ответ на такой запрос выполняется прогнозная оценка, например, по критерию качества реализуемой продукции и широте ассортимента (Акиньфьева Л.В. и др., Вестник НГИЭИ. 2016, №7. - С.1012) или на основе изучения потребительских предпочтений по сервисному обслуживанию (Киселева А.А. и др., Общество: политика, экономика, право. 2013 №4 С.84-88). Целесообразность такой оценки очевидна.
Дело в том, что российский рынок розницы все в большей мере использует сетевые формы торговли. Широко распространены сети магазинов такие как Магнит (14000 торговых точек), Дикси (3628), Лента (195), которые заинтересованы выстроить свою рыночную стратегию, побеждая конкурентов и заполняя новые рыночные ниши. Исследователи отличают рост состава сетевых магазинов, а также затраты на рекламные мероприятия. В число таких мероприятий входят бесплатные дегустации, выдача новинок вместе с покупаемым товаром (Бажин П.А., Известия Вол. ГТУ. 2006 №5. С.4). Эти мероприятия (промо акции) чаще проводились в торговой сети Магнит ( 10 акций в течении 4-го квартала 2016года), чем в торговой сети Дикси ( 5 акций). Отвечая на запрос этих сетей, выполнен анализ состояния и тенденций развития для осуществления прогнозных выводов.
Сопоставление возможностей торговых сетей позволило определить лидерство торговой сети Магнит, рыночная стратегия которой заключается в сохранении превалирующего положения на рынке, в то время как торговой сети Дикси рекомендовано использовать стратегию «атаки с флагов», состоящей в поиске такого спроса, который не удовлетворен более крупной компанией. Компании Дикси целесообразен поиск скрытого и отложенного спроса. Данный спрос удо-
115
влетворяет продукция, проходящая по акциям с уцененной стоимостью. Кроме того, поиск скрытого спроса рекомендовано проводить путем диверсификации товарного ассортимента, в том числе путем введения собственных торговых марок в общий торговый ряд сети своих магазинов.
Определив (в регионах присутствия названных торговых сетей) долю населения с доходами, не превышающими прожиточный минимум, можно считать это значение в качестве величины, определяющей численность потенциальных участников промоакционных мероприятий. При этом, электраполяционная динамика доходов населения в регионах страны, где функционируют названные торговые сети, помогает предсказанию характера их функционирования в будущем. Сравнительный анализ и экстраполирование составляют основу методов первого направления прогнозирования с целью решения узко ведомственных задач с удовлетворением потребностей агентов – субъектов инфраструктурной среды, участников рыночных отношений. Статистическое сравнение, опрос покупателей в оценке потребительских предпочтений – широко используемые методы прогноза с целью определения набора маркетинговых новаций.
Второе направление: формирование прогнозов воздействия масштабных явлений – глобализации и интернациона-
лизации экономики. Характеризуя второе направление в развитии прогнозирования, обратимся к исследованию влияния внешней среды на сельскохозяйственное производство. Оно отличается от предшествующего масштабом по территориальному охвату (все экономический районы России) и анализируемому отрезку времени, охватывающему 25-летний период (1990-2015гг.). Кроме того, отличие состоит в целевой установке прогноза, предпосланного формированию элемен-
116
тов федеральной и региональной экономической политики, основанной на учете воздействия многоуровневой и многофакторной среды на материальное производство как основу экономики страны.
Экстраполяционному прогнозу предшествует анализ динамики влияния внешней среды на сельское хозяйство с дифференциацией ее на глобальный, национальный, региональный и отраслевой уровни. Такой подход формирует несколько этапов исследования.
В свою очередь, в составе этапов используется ряд последовательных действий. Этапы соответствуют названным уровням, действия отражают расчетные преобразования с целью получения интегрированного (обобщающего) показателя влияния факторов, включающих в свою очередь совокупность статистически выраженных факторных элементов.
Приведем фрагмент методики, включающий последовательность действий этапа определения динамики влияния внешней среды одного из уровней (глобального) для прогнозных выводов о ее воздействии, основанных на расчетах.
1)Приведение в сопоставимый вид значений факторных элементов (экономических, политических, социальных, технологических, информационных, военных, экологических, природных) по специальной методике, которая предполагает пересчет фактических величин, соотнося их со средними показателями и измеряя в долях, варьирующих в определенных пределах.
Перечень факторов и их значений имеется в монографии Теньковской Л.И., Мичуриной Ф.З. [174, с.445-455].
2)Выявление наличия влияния факторов друг на друга.
3)Расчет интегрального показателя глобального уровня
сучетом взаимосвязи и взаимовлияния его факторных эле-
117
ментов. Пример результата расчета приведен в таблице 8 [174, с.228].
Таблица 8
Интегральный показатель глобального уровня
Годы |
Сумма |
факторных |
Многомерная средняя фак- |
Интегральный показатель |
|
элементов, доли |
торных элементов, доли |
(коэффициент) глобально- |
|
|
|
|
|
го уровня |
1991 |
|
59,618 |
0,710 |
1,497 |
1992 |
|
60,064 |
0,715 |
1,531 |
1993 |
|
62,372 |
0,743 |
1,714 |
1994 |
|
66,421 |
0,791 |
2,070 |
1995 |
|
66,268 |
0,789 |
2,056 |
1996 |
|
66,105 |
0,787 |
2,041 |
1997 |
|
65,506 |
0,780 |
1,986 |
1998 |
|
66,327 |
0,790 |
2,061 |
1999 |
|
70,600 |
0,840 |
2,486 |
2000 |
|
77,062 |
0,917 |
3,233 |
2001 |
|
72,792 |
0,867 |
2,725 |
2002 |
|
71,856 |
0,855 |
2,621 |
2003 |
|
73,905 |
0,880 |
2,851 |
2004 |
|
78,093 |
0,930 |
3,364 |
2005 |
|
82,279 |
0,980 |
3,935 |
2006 |
|
88,364 |
1,052 |
4,874 |
2007 |
|
96,800 |
1,152 |
6,407 |
2008 |
|
98,563 |
1,173 |
6,764 |
2009 |
|
93,354 |
1,111 |
5,747 |
2010 |
|
102,214 |
1,217 |
7,543 |
2011 |
|
107,511 |
1,280 |
8,778 |
2012 |
|
113,301 |
1,349 |
10,274 |
2013 |
|
113,804 |
1,355 |
10,411 |
2014 |
|
120,857 |
1,439 |
12,469 |
2015 |
|
125,963 |
1,500 |
14,118 |
Динамический ряд расчетных показателей таблицы 8 свидетельствует не только о росте влияния внешней среды на сельское хозяйство России с течением времени и заметном воздействии общественного процесса глобализации на производство, но и о целесообразности определения территориальных различий данного влияния в пределах большой страны. Серия таблиц с расчетами интегральных показателей разного уровня по экономическим районам для каждого типа сельских товаропроизводителей (сельскохозяйственных организаций – предприятий, крупных фермерских хозяйств и хозяйств населения) дают возможность дифференциации
118
прогнозных выводов. Основой для этого служит типология территорий с использованием моделей многоуровневой внешней среды, отражающих значения целевых уровней ее факторных элементов.
Различие показателей влияния внешней среды разных уровней показано для одного из типов хозяйств - сельскохозяйственных организаций в таблице 9 [174, с.283] в качестве фрагмента исследования для прогнозирования развития сельского хозяйства регионов России.
Таблица 9
Значение показателей влияния внешней среды, использованные для максимизации объемов производства сельскохозяйственной продукции в сельскохозяйственных
организациях крупных экономических районов России, доли
Крупные эконо- |
Интегральные |
Интегральные |
Интегральные |
Интеграль- |
|
мические районы |
показатели |
показатели |
показатели |
ные показате |
|
|
глобального |
национально- |
регионально- |
ли отрасле- |
|
|
уровня |
го уровня |
го уровня |
вого уровня |
|
Центральный |
14,118 |
0,640 |
1,384 |
4,929 |
|
Центрально- |
1,497 |
13,690 |
1,241 |
6,728 |
|
Черноземный |
|||||
|
|
|
|
||
Волго-Вятский |
1,497 |
13,690 |
1,444 |
5,459 |
|
Северный |
1,497 |
0,640 |
8,408 |
4,723 |
|
Северо-западный |
14,118 |
0,640 |
8,747 |
5,137 |
|
|
|||||
|
|
|
|
|
|
Приволжский |
1,497 |
13,690 |
1,517 |
4,639 |
|
Северо- |
1,497 |
13,690 |
1,393 |
7,351 |
|
Кавказский |
|||||
|
|
|
|
||
Уральский |
1,497 |
13,690 |
1,482 |
4,562 |
|
Западно- |
14,118 |
13,690 |
1,303 |
5,593 |
|
Сибирский |
|||||
|
|
|
|
||
Восточно- |
1,497 |
13,690 |
1,425 |
4,988 |
|
Сибирский |
|||||
|
|
|
|
||
Дальневосточный |
1,497 |
13,690 |
1,289 |
6,653 |
Прогнозные расчеты целевых уровней факторных элементов внешней среды, значение которых может способствовать максимизации объемов производства в сельском хозяйстве, - определенный итог изучения, нацеленного на определение перспективы. Кроме того, весьма значительным итогом
119
явилось выделение шести типов регионов Российской Федерации по критерию разной степени влияния и неодинакового сочетания воздействия факторов разного уровня (глобального, национального, регионального и отраслевого).
Опираясь на данную типологию созданы экономические модели, максимизирующие объемы сельскохозяйственного производства с учетом целевых уровней факторных элементов внешней среды. С их помощью сделаны прогнозные расчеты объемов производства ряда основных видов продукции животноводства и растениеводства, которые представляют интерес при сравнении с фактическими показателями такого производства в начале преобразования социальноэкономического устройства общества в России (1991г.) и в 2015 году – близком к современности. Пример итоговых значений факта и прогноза приведены в таблице 10 [174, с.307]
Таблица 10
Фактические и максимальные объемы производства сельскохозяйственной продукции
|
|
Показатели |
|
|
Произведено молока, тыс.тонн |
Произведено скота и птиц, |
Произведено меда, тонн |
|
Произведено яиц, млн.шт. |
Произведено продукции растениеводства, млн.руб. |
||
|
|
|
|
|
|
|
Произведено шерсти, тонн |
|||||
Итого расчетные объемы макси- |
14260 |
3583 |
16436 |
32431 |
14069 |
288351 |
||||||
мального производства |
|
|
||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||
Итого |
объемы |
производства |
в |
6665 |
2648 |
13546 |
14673 |
7990 |
417260 |
|||
2015 году |
|
|
|
|
||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||
Итого |
объемы |
производства |
в |
15334 |
4006 |
12305 |
55843 |
14931 |
32 |
|||
1991 году |
|
|
|
|
||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||
Сравнение максимальных объе- |
|
|
|
|
|
|
||||||
мов |
производства |
с |
объемами |
214 |
135 |
121 |
221 |
176 |
69 |
|||
производства 2015г.,% |
|
|
|
|
|
|
|
|
||||
Сравнение максимальных объе- |
|
|
|
|
|
|
||||||
мов |
производства |
с |
объемами |
93 |
89 |
134 |
58 |
94 |
911637 |
|||
производства 1991г.,% |
|
|
|
|
|
|
|
|
Таблица 10 представляет собой фрагмент результата расчета показателей производства трех уже названных видов хозяйств (операционные единицы экономико-статистических
120