• Содержание
• Введение
• 1. Принципы расчета прогнозирования спроса на продукцию по макроэкономической модели региона
• 2. Моделирование и прогнозирование НДС
• 3. Результаты модели
• 4. Виды расчетных моделей
• Заключение
• Список литературы

Введение

Актуальность работы состоит в том, что оценка перспектив развития экономики страны связана с большим количеством расчетов как на макроуровне, так и на уровне отдельных отраслей, производственных комплексов и регионов.

Комплексный подход к решению задач социально-экономического прогнозирования предопределяет необходимость разработки сложного по своей структуре инструментария - системы макроэкономических межотраслевых моделей, используемых для расчетов в ИНП РАН.

Тематика долгосрочного прогнозирования развития экономики не была востребована в стране на протяжении 20 лет. В последнее время появились исследования, связанные с возможностями развития страны на ближайшую перспективу. В связи с этим возникли вопросы по разработке методологии долгосрочного прогнозирования, инструментального обеспечения такого рода работ.

Как показывает опыт, по данным вопросам не существует готовых решений. Попытки копирования зарубежного опыта, как правило, не приводят к положительным результатам.

Наличие инструментария долгосрочного социально-экономического прогнозирования - необходимое условие для разработки стратегии развития на длительную перспективу. Без применения набора балансовых эконометрических моделей согласование различных разделов комплексного прогноза становится практически невозможным.

В связи с этим основной вопрос состоит в том, что должен представлять собой такой инструментарий и какова его роль в разработке долгосрочного прогноза

Итак, целью работы является расчет прогнозирования спроса на продукцию по макроэкономической модели региона.

1. Принципы расчета прогнозирования спроса на продукцию по макроэкономической модели региона

В течение ряда лет в Институте народнохозяйственного прогнозирования РАН осуществляется разработка комплексного инструментария долгосрочного прогнозирования на базе межотраслевых балансовых расчетов. Разработка стратегии долгосрочного развития требует особого внимания к таким факторам экономического развития, как производственный потенциал, ресурсные и инфраструктурные ограничения, пространственное развитие экономики и т. д.

В процессе многолетних работ сформировался комплекс моделей, включающий межотраслевую модель, модель энергетического баланса, модель развития инфраструктуры и соответствующих региональных моделей. Это позволило исследовать вопросы ресурсного обеспечения экономического роста, проблемы преодоления инфраструктурных ограничений устойчивого развития, учесть региональную компоненту прогноза, а использование в качестве основы расчетов межотраслевой модели обеспечило необходимый уровень согласованности результатов.

Существенным является наличие в комплексе моделей трех основных уровней. На первом, федеральном, осуществляется расчет основных макроэкономических и отраслевых показателей в целом для Федерации. В свою очередь, расчеты на федеральном уровне являются основой для формирования прогнозов на уровне федеральных округов и отдельных регионов. Замысел прогнозного комплекса состоит в том числе и в том, чтобы у исследователей имелась возможность в короткие сроки решать задачи комплексного социально-экономического прогнозирования как всей экономики, так и более узкие специальные задачи отраслевого и регионального развития.

Рассмотрим ключевые взаимодействия при расчетах на федеральном уровне. Основу системы моделей составляет связка из макроэкономической модели QUMMIR и межотраслевой модели CONTO. Необходимость использования двух моделей для расчета основных макроэкономических показателей возникла в силу ряда причин. Прежде всего, необходимо отметить, что межотраслевая модель в основном используется для согласования отраслевого и макроэкономического уровней прогноза.

Эта задача предполагает использование большого количества экзогенно задаваемых параметров, включая оценки ряда эластичностей, принципиальных для формирования сценариев. Являясь, по сути, моделью, основанной на поведенческих функциях, макроэкономическая модель QUMMIR позволяет оценить соответствующие эластичности и сформировать параметры, которые в дальнейшем используются при расчетах по межотраслевой модели.

Функциональное назначение межотраслевой модели состоит в согласовании макроэкономических и отраслевых показателей на всем прогнозном периоде. Отправной точкой базовой межотраслевой модели CONTO является 2003 г., последней - 2030 г. Расчет производится на основе итеративных процедур путем решения модифицированной статической модели межотраслевого баланса. Такой подход имеет ряд преимуществ, связанных с возможностью задания широкого спектра сценарных характеристик и целевых ориентиров на прогнозном периоде, позволяет увязать в единую систему расчетов основные макроэкономические показатели и параметры развития отраслей экономики.

Еще одной важной функцией данной модели является то, что она служит своеобразным полигоном, на котором отрабатываются методы и подходы, используемые при совершенствовании динамической межотраслевой модели экономики России RIM.

Выбор для целей анализа показателей экономической динамики модели межотраслевого баланса (МОБ) предполагает в качестве исходной статистической базы расчетов использование официальной информации, публикуемой Росстатом. Одна из трудностей, с которой сталкиваются разработчики межотраслевых моделей, - недостаток информации. К сожалению, исследователям доступны ряды межотраслевых балансов в системе СНС лишь до 2003 г. включительно по классификации ОКОНХ. Межотраслевые балансы за 2004 - 2006 гг. были получены расчетным путем в самой модели с использованием максимально полного набора отчетной статистической информации за соответствующие годы.

При разработке комплекса моделей стало ясно, что в процессе перехода официальной статистики с системы ОКОНХ на систему ОКВЭД неизбежно возникнут определенные сложности, как с продлением отчетных статистических рядов, так и с интерпретацией полученных результатов. В связи с этим при разработке модели изначально предполагался переход на новую систему данных. В модели используется классификация 30 отраслей промышленности и народного хозяйства. Машиностроение разделено на шесть подотраслей: инвестиционное машиностроение - немобильное (крупное инвестиционное оборудование, реакторы, турбины и т. д.), инвестиционное машиностроение - мобильное (производственное оборудование: станки, механизмы и т. д.), автомобильная промышленность, бытовая техника, продукция промежуточного спроса, прочее (оборонное) машиностроение. Отрасль "Транспорт и связь" разделена на две самостоятельные отрасли.

На начальном этапе при формировании матрицы первый квадрант межотраслевого баланса используется максимально возможный массив информации технологического и производственного характера, стратегии развития отдельных отраслей и комплексов. На основе этих данных формируются коэффициенты изменения материало- и энергоемкости. В модели существует возможность экзогенного задания динамики любого элемента матрицы первого квадранта. Здесь, как правило, задаются сценарии изменения энергоемкости и материалоемкости производства, т. е. моделируются коэффициенты затрат, которые впоследствии накладываются на динамику элементов первого квадранта (промежуточного потребления).

На втором этапе формируется динамика элементов конечного спроса, включающих потребление домашних хозяйств, государственное потребление, валовое накопление, прирост запасов, экспорт, импорт. Динамика элементов конечного спроса предварительно рассчитывается в модели QUMMIR, где конечный спрос является эндогенным. Результаты расчетов дополняются эластичностями для каждой из отраслей экономики, полученными при анализе ситуации в конкретных секторах. Таким образом, динамика показателей конечного спроса задается в соответствии с полученными в результате расчетов оценками возможной динамики изменения потребления домашних хозяйств, инвестиций в основной капитал, государственного потребления, прироста запасов, скорректированных в соответствии со сценариями развития конкретных отраслей.

Важной особенностью модели является то, что импорт генерируется путем расчетов на основе "Таблицы использования импортных товаров и услуг". Таким образом, в модели имеется возможность расчета динамики промежуточного и конечного потребления импортной продукции по отраслям. В динамике промежуточного потребления импортной продукции моделируются наиболее значимые потоки (в зависимости от валового выпуска соответствующих отраслей либо укрепления рубля). Сумма по строке "Таблицы использования импортных товаров и услуг" дает значение отраслевых потоков импорта, которые попадают во второй квадрант. В то же время матрица промежуточных затрат является итогом суммирования промежуточных затрат отечественной и импортной продукции.

В результате описанных выше процедур получаются расчетные первый и второй квадранты межотраслевых балансов за все годы прогноза. Суммы по строке этих квадрантов дают прогнозные значения отраслевых валовых выпусков в ценах 2002 г. Сумма элементов второго квадранта (конечного спроса) за вычетом импорта дает значение ВВП в постоянных ценах. Одновременно в модели предусматривается экзогенная возможность задания отраслевых выпусков (что используется в основном для отраслей, связанных с добычей первичных ресурсов). В этом случае в качестве балансирующей статьи, как правило, выступает экспорт.

Переход к расчетам в текущих ценах осуществляется через значения отраслевых дефляторов, которые определяются для каждой отрасли на основе экзогенно задаваемого общего изменения цен в экономике (в частности, используются сценарии возможного сближения мировых и внутренних цен, динамика индекса потребительских цен из сценарных условий МЭРТ РФ) и сценария изменения отраслевых цен (полученного из расчетов по модели QUMMIR или на основании сценариев МЭРТ РФ). Затем, на основании динамики курса доллара, производился пересчет в доллары на текущий момент. Таким образом, результатом расчетов являются ряды первого и второго квадрантов МОБ в постоянных ценах и в текущих ценах и в долларах.

Межотраслевые балансы в текущих ценах включают следующие элементы добавленной стоимости: налоги на продукты, оплата труда, прибыль, смешанный доход, налоги на производство, субсидии, косвенно измеряемые услуги посредничества. В общем виде в модели динамика налогов на продукты, оплату труда, смешанный доход и производство задается экзогенно, в зависимости от изменения валового выпуска в текущих ценах в отрасли с поправкой на превышение или замедление этого уровня. Динамика субсидий на производство также задается экзогенно. Динамика косвенно измеряемых услуг посредничества закладывается как доля к валовой добавленной стоимости. Прибыль является балансирующей статьей.

Модель CONTO реализована в пакете EXCEL. Основными экзогенными переменными модели являются: темп роста потребления домашних хозяйств и государственного потребления, а также соответствующие отраслевые эластичности; динамика производственного и непроизводственного накопления капитала, отдельных элементов промежуточного потребления отечественной и импортной продукции; отраслевая динамика экспорта (сырьевые отрасли, отрасли обрабатывающей промышленности) и импорта, а также соответствующие отраслевые эластичности; индекс потребительских цен; курс доллара; отраслевая динамика цен; динамика валовых выпусков сырьевых отраслей; базовые долгосрочные нормативы изменения материало- и энергоемкости; доля косвенно измеряемых услуг посредничества к валовой добавленной стоимости; динамика основных элементов третьего квадранта (оплата труда, налоги на продукты, производство, смешанный доход, субсидии на производство).

Модель имеет большое число управляющих параметров. Это позволяет решать широкий спектр прогнозно-аналитических задач, в которых может быть использован различный набор экзогенных переменных. В то же время соединение расчетов по межотраслевой модели с расчетами по макроэкономической модели QUMMIR позволяет придать большую степень обоснованности прогнозным расчетам, ограничить возможные диапазоны изменения ключевых показателей и эластичностей.

Наиболее важные макроэкономические показатели сведены в таблицы и графики в отдельном файле, в котором предусмотрено автоматическое обновление данных при изменении прогнозных. Таким образом, разработчики прогноза имеют возможность анализировать полученные результаты в реальном режиме времени и использовать готовые формы с результатами прогноза при составлении итоговых документов и выходных материалов.

Наличие рядов развернутых межотраслевых балансов позволяет формировать дополнительные расчетные блоки модели. Включение их в общую систему расчетов позволяет получать частные прогнозы, основанные на изменении общей макроэкономической ситуации. В связи с этим в расчетный комплекс вошли модели инфраструктуры и энергетического баланса.

Расчет сводного финансового баланса. Блок расчета сводного финансового баланса модели CONTO включает расчет консолидированного бюджета РФ и стабилизационного (резервного) фонда. В части последнего фонда в модели предусмотрена схема, соответствующая текущей практике его формирования.

Финансовые поступления в стабилизационный фонд состоят из средств налога на добычу полезных ископаемых в отношении сырой нефти и средств вывозной таможенной пошлины на нефть. Расходы стабилизационного фонда являются экзогенным параметром политики правительства. Возможна реализация сценария с использованием средств резервного фонда.

В этом случае произойдет изменение объемов стабилизационного фонда, а также показателей консолидированного бюджета, который увязан с динамикой государственных расходов, а через них и со всей системой межотраслевых расчетов.

Развитие модели потребовало от разработчиков включения в нее показателей, характеризующих динамику государственных финансов. В частности, осуществляется прогнозирование ключевых параметров консолидированного бюджета РФ. В рамках налогово-бюджетного блока модели CONTO прогнозируются показатели налоговых и неналоговых доходов и расходов консолидированного бюджета РФ. Структура доходов и расходов в модели основана на принятой бюджетной классификации.

Рассмотрим расчет ключевых показателей доходной части бюджета. Моделирование и прогнозирование налога на прибыль базируются на том, что ставка налога на прибыль единая для всех отраслей (за исключением сельского хозяйства). Кроме того, существуют отчетные данные об объемах налога на прибыль, выплаченных в бюджет различными отраслями.

Прогнозные значения налога на прибыль определяются динамикой номинальной ставки налогообложения, принятой гипотезой динамики собираемости и прогнозными значениями валовой прибыли. При этом ставка налога на прибыль и собираемость являются экзогенными показателями модели. Расчет подоходного налога в модели CONTO базируется на прогнозных объемах оплаты труда.

В общем виде схема расчета проста и представляет произведение суммарной оплаты труда в текущем году, ставки налога на прибыль и поправочного коэффициента собираемости подоходного налога.

Ставка налога и коэффициент собираемости задаются экзогенно. Общая величина поступлений в бюджет от налогов на прибыль и доход рассчитывается как сумма поступлений от налога на прибыль и от налога на доходы физических лиц.

Существует несколько видов акцизов. В рамках расчетов они сконцентрированы по отраслевому принципу, сформированы условные отраслевые ставки. В результате оцениваются следующие отраслевые потоки акцизных сборов: пищевая, нефтеперерабатывающая, автомобильная промышленность.

Отдельно оцениваются акцизные сборы на ввозимые товары. Расчет производится путем умножения соответствующего показателя валового выпуска отрасли на условную ставку акцизного сбора и коэффициент собираемости. Для акцизных сборов на ввозимую продукцию ставка применяется к суммарному объему импорта.

2. Моделирование и прогнозирование НДС

Задача моделирования и прогнозирования НДС оказалась наиболее сложной. При этом данная проблема имеет не только методический, но и статистический аспект, связанный с построением и корректировкой межотраслевых балансов в различных ценах (ценах производителей и ценах покупателей).

Поскольку отчетные межотраслевые балансы имеют высокий уровень агрегирования, а отдельные группы товаров и услуг - различающиеся ставки НДС, то итоговые ставки НДС по отраслям также различны. Росстат не разрабатывает оценки агрегатных ставок НДС. Между тем для расчета прогнозных значений НДС, поступающего в бюджет в рамках агрегированной межотраслевой модели необходимо использование именно такого рода агрегированных ставок.

Сложность проблемы состоит еще в том, что отчетные межотраслевые балансы Росстата не содержат также и величин НДС, выплаченного в бюджет. Имеющаяся в наборе таблиц Росстата матрица чистых налогов на продукты содержит НДС, но работа по определению его величины применительно к каждому потоку затруднительна. Для того чтобы получить расчетные усредненные отраслевые ставки НДС, необходимо иметь данные о выплате НДС в бюджет отдельными отраслями. Такие данные содержатся в расчетных межотраслевых балансах, разрабатываемых в ИНП РАН.

В результате решения данной системы уравнений был получен вектор агрегированных эффективных (фактически сложившихся) налоговых ставок, которые отражают не только различную структуру продукции отраслей по уровню исходного налогообложения, но и фактически уровень собираемости налога на добавленную стоимость.

Далее была реализована процедура получения отраслевых оценок экспортных пошлин и оставшихся налогов на продукты (включая акцизы) с использованием отчетной матрицы чистых налогов на продукты и расчетных значений отраслевых ставок НДС.

Реализация балансовых условий этой процедуры потребовала корректировки ряда ранее полученных эффективных ставок НДС. Величина суммарных поступлений в бюджет от налогов на товары и услуги равна сумме акцизов и НДС. Платежи по налогу на имущество, поступившие в бюджет в предыдущем году, зависят от динамики валового накопления основного капитала.

Определение единого социального налога (ЕСН) производится на базе суммарного прогнозируемого объема оплаты труда, умноженного на эффективную ставку и собираемость. Расчет налога на добычу полезных ископаемых осуществляется в два этапа. На первом - рассчитывается величина НДПИ для всех отраслей, за исключением нефтедобычи, на втором - производится расчет поступлений НДПИ от нефти. Величина, полученная на двух этапах, дает суммарное поступление средств от НДПИ.

Расчет для отраслевых потоков НДПИ производится путем умножения условной отраслевой ставки на НДПИ на величину валового выпуска отрасли. Для расчета поступлений НДПИ от нефти нами реализована схема, соответствующая текущему законодательству, когда в прогнозном периоде базовая ставка НДПИ на нефть сырую (419 руб. за тонну) остается неизменной при цене на нефть марки "Юралс" свыше 40 долл. за баррель. В диапазоне 27 - 40 долл. за баррель нефти базовая ставка НДПИ снижается до 347 руб. за тонну. Помимо этого вводится показатель собираемости по НДПИ, рассчитанный на основании отчетных данных за 2004 - 2006 гг.

Оценка сборов от импортных пошлин основывается на рассчитанных среднеотраслевых ставках ввозных пошлин и коэффициентах собираемости. Среднеотраслевые ставки пошлин получены по результатам анализа таможенного законодательства и товарной статистики внешней торговли, при котором ставки определялись путем расчета средней взвешенной для наиболее значимых товаров отрасли. В качестве весов выступали стоимостные объемы импорта отдельных товаров.

Расчет поступлений от импортных пошлин в бюджет производится путем перемножения отраслевых объемов выпуска на соответствующие ставки пошлин и коэффициенты собираемости. Для расчета поступлений от экспортных пошлин первоначально был реализован расчет в рамках межотраслевого баланса. В частности, для того чтобы оценить эти значения НДС, можно воспользоваться отраслевыми эффективными ставками НДС, оцененными по методике, описанной выше.

Однако поступления от экспортных пошлин имеют большую зависимость от конъюнктуры мировых рынков, а следовательно, при их расчете необходимо также учитывать изменение мировых цен. В результате был выбран многоуровневый способ расчета поступлений от экспортных пошлин в бюджет. В части экспортных пошлин на сырую нефть используется схема, отвечающая основным требованиям методики расчета ставки вывозной таможенной пошлины, устанавливаемым Правительством РФ.

Ставка рассчитывается следующим образом: при сложившейся средней цене сырой нефти марки "Юралс" на мировых рынках нефтяного сырья до 109,5 долл. за тонну (включительно) - в размере 0 процентов; при превышении этой цены, но не более 146 долл. - в размере, не превышающем 35% разницы между средней ценой данной нефти в долл. за тонну и 109,5 долл.; при превышении средней цены 146 долл., но не более 182,5 долл. - в размере, не превышающем суммы 12,78 долл. за тонну и 45% разницы между средней ценой и 146 долл.; при превышении средней цены 182,5 долл. - в размере, не превышающем суммы 29,2 долл. и 65% разницы между средней ценой и 182,5 долл. Рассчитанная таким образом ставка накладывается на величину экспорта нефти.

Аналогично рассчитываются поступления от экспортных пошлин на газ, за исключением того, что ставка пошлины задается экзогенно. Оставшаяся (незначительная) часть экспортных пошлин получается путем умножения условной ставки экспортных пошлин на величину суммарного экспорта соответствующего года.

3. Результаты модели

В результате в модели CONTO формируются доходы консолидированного бюджета. В свою очередь, расходы бюджета в модели формируются как разность между доходами и профицитом. Непроцентные расходы определяются вычитанием из общей суммы расходов на обслуживание государственного и муниципального долга (динамика задается экзогенно), финансовой помощи бюджетам других уровней и прочих расходов (зависят от динамики непроцентных расходов).

Профицит консолидированного бюджета складывается из двух составляющих: структурного профицита (стандартное превышение доходов над расходами за вычетом стабилизационного фонда) и поступлений в стабилизационный фонд. Структурный профицит задается нормой к ВВП. Поступления в стабилизационный фонд рассчитываются в соответствии с действующей нормативно-правовой базой.

Полученная динамика непроцентных расходов бюджета увязывается с расчетом государственного потребления в модели. Кроме того, существует возможность использования части средств стабилизационного фонда на инвестиции.

В соответствии с процедурой расчетов по модели выделенные средства распределяются между инвестициями в основной капитал и потреблением домашних хозяйств, что позволяет учитывать общий народнохозяйственный эффект от таких поступлений. Так как бюджетные показатели напрямую зависят от динамики развития отраслей экономики и в свою очередь влияют на динамику элементов конечного спроса, в модели обеспечиваются замкнутость цикла расчетов и учет изменения параметров бюджетной политики на экономику страны.

Модель энергетического баланса. В ряде случаев разработка комплексного макроэкономического прогноза требует более детального изучения отдельных составляющих экономической динамики. Так как разрабатываемая прогнозно-аналитическая система ориентирована в том числе и на долгосрочное прогнозирование, то в схему расчетов включены модели, позволяющие осуществить более полное описание основных ресурсных и структурных ограничений экономического роста.

Одно из ограничений роста в долгосрочной перспективе - развитие топливно-энергетического комплекса страны. Здесь сконцентрированы проблемы - от обеспечения экономики электрической энергией до возможностей наращивания экспортных поставок. При этом именно развитие энергетики в значительной степени обеспечивает такие параметры для долгосрочного развития, как изменение показателей энерго- и электроемкости экономики.

В нашей стране делаются попытки создания различных моделей энергетического баланса. Но они имеют недостаток: макроэкономическая динамика в этих моделях является экзогенным параметром и, как правило, представлена двумя-тремя переменными (ВВП, промышленное производство и т. д.).

Например, расчет применявшийся при разработке такого документа, как "Генеральная схема размещения объектов электроэнергетики на период до 2020 г.", построен на определении динамики ВВП, необходимой при заданном объеме производства электрической энергии в стране. В соответствии с этим экономика должна ориентироваться на развитие электроэнергетики, а не наоборот.

В наших расчетах исходим из того, что ключевыми параметрами для формирования энергетического баланса страны являются развитие экономики в целом, изменения в структуре народного хозяйства, отраслевые гипотезы изменения энерго- и электроемкости, основанные на изучении возможных изменений в технологии производства.

Такой подход предполагает не только рассмотрение вопросов производства, но и распределения основных видов энергетических ресурсов в отраслевом разрезе.

Наличие в качестве базы расчетов межотраслевой макроэкономической модели позволяет в наибольшей степени учесть сложные взаимосвязи внутри энергетического баланса. В качестве основы расчетов нами был выбран энергетический баланс в системе Международного энергетического агентства (МЭА).

Выбор данной структуры для моделирования был обусловлен тем, что структура балансов МЭА наиболее сопоставима со структурой межотраслевых балансов, использующихся при расчетах в модели CONTO. В то же время в модели предусмотрены процедуры перехода к натуральным показателям, что делает наши расчеты также сопоставимыми с рядами натуральных энергетических балансов, разрабатываемых Росстатом.

Расчеты по межотраслевой модели предполагают возможность экзогенного задания показателей, отражающих динамические и структурные характеристики производства и потребления энергии. К ним относятся: возможность сценарного изменения объемов добычи основных энергетических ресурсов: нефти, газа, угля; экзогенное задание эластичности снижения электроемкости по ВВП; базовые долгосрочные нормативы изменения энергоемкости (снижение удельных затрат газа в электроэнергетике, снижение удельных затрат угля в электроэнергетике).

На следующем этапе рассчитанные в межотраслевой модели параметры отраслевых выпусков и межотраслевых потоков поступают в энергетическую модель. Таким образом, в расчетах используются не только изменение динамики производства в отдельных отраслях, но характеристики структурных трансформаций в экономике.

Основной принцип расчета энергетического баланса состоит в использовании динамики отраслевых индикаторов для прогнозирования спроса на основные виды энергетических ресурсов в отраслях промышленности и народного хозяйства. При этом при прогнозировании баланса по газу и нефти применяется принцип балансового расчета, при котором в качестве балансирующей статьи, как правило, используется экспорт данного энергетического ресурса.

Таким образом, идеология модели состоит в приоритетном удовлетворении потребностей отечественной экономики в энергетических ресурсах перед их поставками на внешние рынки.

Что касается баланса по углю и нефтепродуктам, по этим видам энергетических ресурсов имеется возможность экзогенного задания динамики вывоза. При этом по углю балансирующей статьей является производство, что связано с гипотезой относительно больших запасов угля и возможностей наращивания его добычи.

Важно отметить тот факт, что модель энергетического баланса не только получает необходимый объем данных из модели межотраслевого баланса, но и непосредственным образом, через обратные связи влияет на формирование макроэкономического прогноза. В частности, развитие ситуации в энергетике влияет на отдельные межотраслевые потоки. Например, на динамику поставок газа и угля в электроэнергетику.

4. Виды расчетных моделей

Расчеты по модели могут осуществляться с использованием широкого круга сценарных постановок. У пользователя имеется возможность управлять следующими параметрами сценария развития энергетического баланса:

- ориентирами долей атомной, гидро-, солнечной и возобновляемой энергетики в производстве электроэнергии на прогнозный период;

- уровнем потерь электроэнергии при передаче;

- гипотезами снижения энергозатрат в электроэнергетике на ТЭС по различным видам топлива (углю, нефтепродуктам, газу);

- сценариями увеличения производимой электроэнергии на основе угля, газа и мазута в общем объеме производства на тепловых станциях;

- динамикой удельных затрат газа по направлениям;

- целевыми показателями соотношения производства тепла и электрической энергии на ТЭС различных типов;

- перспективами изменения структуры производства тепла на теплоцентралях;

- динамикой удельных расходов топлива на теплоцентралях.

Основные показатели энергетических балансов представлены в единицах нефтяного эквивалента. В ходе создания выходных аналитических материалов и таблиц осуществляется переход к натуральным показателям по всем видам ресурсов. Очевидно, что создание приемлемого сценария развития энергетического баланса предполагает не только сопоставление макроэкономических показателей с базовыми сценариями развития энергетики. Развернутая структура прогноза подразумевает исследование широкого круга технической информации, описывающей изменение технологических процессов в отдельных группах производств. Только наличие такой информации позволит исследовать адекватные гипотезы изменения энергоемкости, как в отдельных отраслях промышленности, так и в экономике в целом. Разработка прогноза энергетического баланса предполагает анализ и использование в расчетах перспективных проектов и программ таких важнейших участников энергетического рынка, как РАО ЕЭС, Газпром, РАО РЖД и т. д.

В экономике существуют резервы наращивания эффективности использования энергоресурсов в электроэнергетике. На современном этапе экономика страны характеризуется высокой энергоемкостью. Удельная энергоемкость ВВП, рассчитанная по паритету покупательной способности, в 2, 5 раза выше среднемирового показателя, в 2, 8 раза - по странам ОЭСР и в 3, 5 раза - Японии. Только прямые потери энергоресурсов при добыче, транспортировке, переработке и потреблении достигают 30 - 40%.

Более широкое применение информации, современных технологий, модернизации существующих мощностей может (при соответствующих объемах инвестиций) радикальным образом изменить качественные характеристики электроэнергетики. В особенности если речь идет о долгосрочной перспективе.

Поэтому при разработке сценария долгосрочного развития энергетики необходимо не только технологическое, но и пространственное понимание развития отрасли, формирование единого сценария изменения базовых пропорций, учитывающих кумулятивное влияние внедрения различных технологий во взаимосвязи с инвестиционной активностью.

Инфраструктурная модель (транспорт и связь). Долгосрочное прогнозирование предполагает перспективную оценку основных ограничений экономического роста. В этой связи оценка перспектив развития производственной инфраструктуры приобретает ключевое значение при разработке комплексных прогнозов социально-экономического развития страны. В рамках модельного комплекса ИНП РАН была разработана инфраструктурная модель, состоящая из двух основных блоков: транспорт и связь.

Модель прогнозирования транспортного комплекса включает подмодель для прогнозирования грузовых перевозок, опирающуюся на инструментарий межотраслевого баланса и соответствующие транспортные матрицы, а также систему уравнений для прогнозирования пассажирооборота.

Модель прогнозирования грузовых перевозок непосредственным образом увязана с межотраслевой моделью CONTO и является ее частью.

Во-первых, в межотраслевом балансе транспорт как отрасль представлен соответствующей строкой и столбцом, которые отражают распределение продукции транспорта в экономике, а также структуру затрат в отрасли и структуру добавленной стоимости.

Во-вторых, современные таблицы межотраслевых балансов помимо основных содержат также вспомогательные таблицы, в частности матрицу -транспортных наценок, которая может быть использована при прогнозных расчетах. Элементы матрицы транспортных наценок представляют собой стоимостную оценку затрат транспорта по транспортировке соответствующего потока межотраслевого баланса. Например, транспортная наценка потока угля в электроэнергетику за 2006 г. показывает, какова стоимость перевозок потока угля в электроэнергетику в этом году.

Очевидно, что сама стоимостная оценка работы транспорта складывается из объема перевозок, их дальности и удельной стоимости перевозок соответствующего груза.

Таким образом, удельные транспортные затраты по аналогии с удельными материальными затратами могут быть инструментом прогнозирования транспортной работы в экономике, позволяющим учитывать изменения в структуре экономики.

При этом, поскольку фактически удельные транспортные расходы содержат в том числе характеристики дальности и стоимости перевозок, эти переменные могут быть использованы в модели грузовых перевозок в качестве важнейших экзогенных переменных.

Эти переменные позволяют отражать в сценарных расчетах, во-первых, специфические знания экспертов по отдельным видам перевозок, а во-вторых, через характеристики стоимости перевозок сценарии тарифной политики в области грузовых перевозок.

Именно эта возможность реализована в модели транспорта, сопряженной с моделью CONTO. Однако наличие единой транспортной матрицы не решает всех имеющихся проблем при разработке прогноза грузооборота на транспорте.

Дело в том, что отдельные виды транспорта имеют различные характеристики, задачи и перевозят разные грузы.

Таким образом, расчет сценариев изменения структуры перевозок становится затруднительным. В то же время решение подобных задач актуально.

Заключение

Итак, цель работы достигнута, мы вывели Расчет прогнозирования спроса на продукцию по макроэкономической модели региона. Теперь можно подвести итоги.

Методы, использовавшиеся при разработке представленного инструментария, являются дискуссионными, однако преимущество данной системы моделей состоит в том, что с их помощью существует возможность проводить расчеты по широкому спектру макроэкономических и отраслевых исследований.

В качестве основных препятствий на пути дальнейшего развития системы моделей следует отметить традиционные трудности, связанные с качеством текущей экономической статистики.

Кроме того, исследования в области энергетического баланса и транспорта требуют значительного объема отраслевой статистики, доступ к которой ограничен.

Тем не менее представленный комплекс моделей нашел практическое использование как при разработке долгосрочного прогноза развития экономики страны до 2030 г., так и при проведении исследований в области развития энергетики и транспорта.

Однако здесь не получила достаточного отражения работа, связанная с описанием моделей регионального уровня, хотя она и имеет важное значение.

Список литературы

1. Багриновский К.А., Матюшок В.М. Экономико-математические методы и модели (микроэкономика). -М., РУДН. 2009. 512с.

2. Егорова Н.Е., Мудунов А.С. Применение моделей и методов прогнозирования спроса на продукцию сферы услуг. -М., ЦЭМИ РАН,- 2006.

3. Ильенкова Н.Д. Спрос: анализ и управление. М., Финансы и статистика,- 2006. 248с.

4. Котлер Ф. Основы маркетинга. М., Прогресс,- 2007. 361с.

5. Котлер Ф. Маркетинг, менеджмент. С-П, Питер,- 2008. 254с.

6. Козак В.Е. Непроизводственная сфера: вопросы теории. - Киев, Наукова думка,- 2007. 289с.

7. Клейнер Г.Б., Тамбовцев В.Л., Качалов Р.М. Предприятие в нестабильной экономической среде: риски, стратегия, безопасность.-М.: "Экономика" 2007.

8. Радченко И.И., Хлявич А.И.. Макроэкономика. -М.: ВЗПИ,- 2007. 253с.

9. Развитие и структура отраслей непроизводственной сферы.- Киев, Наукова думка,- 2007. 358с.

10. Хлявич А.И. Обслуживание Прогнозирование макроэкономических процессов. -М.:- 2007. 355с.