Экономико-математическое моделирование развития и размещения региональных производственных систем тема диссертации по экономике, полный текст автореферата

Автореферат диссертации по теме "Экономико-математическое моделирование развития и размещения региональных производственных систем"

На правах рукописи

ГИМАДИ ИЛЬЯ ЭДУАРДОВИЧ

ЭКОНОМИКО-МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ РАЗВИТИЯ И РАЗМЕЩЕНИЯ РЕГИОНАЛЬНЫХ ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ СИСТЕМ

Специальности :

08.00.13 - Математические и инструментальные методы экономики (математические методы)

08.00.05 - Экономика и управление народным хозяйством (региональная экономика)

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени доктора экономических наук

Екатеринбург 2005

Диссертационная работа выполнена в Институте экономики Уральского отделения Российской академии наук

Научный консультант: член-корреспондент РАН, доктор

экономических наук, профессор ГИЗАТУЛЛИН Хамид Нурисламович

Официальные оппоненты: академик РАН, доктор физико-

математических наук, профессор ЕРЕМИН Иван Иванович

член-корреспондент РАН, доктор географических наук, профессор ЛАЖЕНЦЕВ Виталий Николаевич

доктор экономических наук, профессор ФАТТАХОВ Рафаэль Валиахметович

Ведущая организация: Институт экономики и организации

промышленного производства СО РАН г.Новосибирск

Защита состоится 28 сентября 2005 г. в 14 часов на заседании специализированного диссертационного совета Д 004.022.01 при Институте экономики Уральского отделения Российской академии наук по адресу: 620014, г. Екатеринбург, ул. Московская, 29.

С диссергацией можно ознакомиться в библиотеке Института экономики Уральского отделения Российской академии наук.

Автореферат разослан «26» августа 2005 года

Ученый секретарь диссертационного совета кандидат экономических наук, профессор

1тз

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы исследования. В условиях формирования принципиально новой системы государственного регулирования экономики особую значимость приобретают проблемы анализа и прогнозирования развития экономики регионов, отраслей и субъектов хозяйствования. Глубокая вариантная проработка прогнозов невозможна без применения экономико-математического инструментария, проведения имитационных компьютерных расчетов.

Анализ текущего состояния применения экономико-математических моделей на различных территориальных уровнях показывает, что они используются при решении задач прогнозирования явно недостаточно. Это относится к преобладающей части предприятий, акционерных обществ, финансово-кредитных учреждений. Изучаемые экономические процессы обычно настолько сложны, многофакторны, стохастичны, динамичны, что принятие хозяйственных решений без применения модельного инструментария и вариантных прогнозных расчетов не позволяет обеспечить их достаточную надежность.

Особую сложность проблема прогнозирования развития экономики приобретает в условиях коренной трансформации ее структуры. Структурные сдвиги в хозяйственных комплексах регионов, хотя и определяются в основном общими закономерностями преобразований экономики России, обладают определенными специфическими особенностями. Например, в старопромышленных регионах значительная часть негативных тенденций и факторов, характерных для экономики страны, проявляется наиболее резко и болезненно. В этой связи для повышения обоснованности прогнозов территориального развития необходимо выбрать, доработать и адаптировать такие модели и методы, которые в наибольшей степени отражают специфические свойства рассматриваемых объектов.

В России существуют предпосылки для ускоренного экономического роста, и реализация имеющегося потенциала сдерживается, в первую очередь, неэффективной структурой экономики территорий (преобладанием производства сырья, высокой энергоемкостью производства, критическим возрастом производственной инфраструктуры). Существенный экономический рост уже в ближайших периодах будет затруднен ограниченностью ресурсов (энергетических, эффективных производственных фондов и др.), а также возможными глобальными конъюнктурными колебаниями. Назрела неотложная необходимость проводить надежную, стимулирующую экономический рост макроэкономическую политику, нацеленную на структурную перестройку, создание благоприятного предпринимательского и инвестиционного климата, обеспечение стабильных и справедливых взаимоотношений государства, регионов и общества, преодоление горизонтальной балансированное™

бюджетной системы Необходимость вариантных прогнозных расчетов, обеспечивающих информационную поддержку выбора направлений экономической политики, предопределяет актуальность разработки соответствующих прикладных систем. Такой подход, доказавший свою практическую значимость в странах с развитой рыночной системой и уже получивший определенное развитие на уровне крупных отечественных предприятий (корпораций), должен быть реализован и на территориальном уровне.

Можно констатировать, что актуальность вопросов, связанных с разработкой моделей и методов анализа, прогнозирования и обоснования развития и размещения производства на различных иерархических уровнях территориальных производственных систем, вытекает из двух основных положений:

• целесообразности использования систем формализованных расчетов и современных информационных технологий в большинстве методик, применяемых для разработки территориальных схем развития и размещения производства, прогнозов и программ развития территориальных комплексов, отраслей, корпораций и крупных предприятий, территориальных зон и сфер хозяйствования;

• необходимости перманентной модернизации традиционных моделей и методик, а также разработки новых подходов, учитывающих системные изменения государственного управления и регулирования экономики, отношений собственности, конкуренции на рынках и целевых установок деятельности на всех уровнях народного хозяйства.

В последнее время ряд крупнейших корпораций и банков уже используют или внедряют различные системы поддержки комплексного решения управленческих, финансовьгс, аналитических, кадровых и информационных проблем. Расширяется также реализация имитационных систем поддержки решений по регулированию социально-экономического развития на различных уровнях управления. Функционирование подобных систем основано на использовании моделей оценки решений различного типа: балансовых, статистических, оптимизационных, группового выбора, экспертных, процедур системного анализа и других.

Степень разработанности исследуемой проблемы неодинакова по отношению к ее отдельным аспектам.

К наиболее значительным представителям мировой экономической мысли, исследования которых обеспечили диверсификацию математических методов и современной экономической теории, можно отнести JI. Вальраса, Л.В. Канторовича, Дж. М. Кейнса, В. Леонтьева, О. Ланге, К. Маркса, А. Маршалла, В. Парето, П. Самуэльсона.

Вопросы экономико-математического моделирования деятельности территориальных систем представлены в работах А.Г. Аганбегяна, А.Г. Гранберга, В.В. Кулешова, Д.С. Львова, В.Л. Макарова, B.C. Немчинова,

П.П. Федоренко, С.С. Шаталина. По нашему мнению, не уделяется должного внимания разработанному в 60-80-е годы в СССР инструментарию решения задач развития и размещения производства, который был нацелен на комплексный учет отраслевых и территориальных условий и ограничений. Вместе с тем, особенности постановки и реализации упомянутых задач во многом определялись воздействием административно-командной системы планирования и управления. В частности, недостаточно подробно рассматривались финансово-экономические аспекты, а также факторы риска и неопределенности. Весьма плодотворной выглядит идея синтеза и совмещения преимуществ зарубежных и отечественных методов оценки инвестиций и аппарата моделей развития и размещения производства. Естественно, что в современных условиях изменения функций и возможностей субъектов хозяйствования и управления представляется нецелесообразным ограничиваться стандартными постановками одно- и многопродуктовых производственно-транспортных задач, перенося их в безусловном порядке на современную российскую почву. Соображения о необходимости соответствующей адаптации, интерпретации и актуализации сформировавшихся в дореформенный период теоретических принципов и методических положений в сочетании с личным практическим опытом соискателя во многом обусловили выбор темы и цели диссертационного исследования.

Несомненный интерес для соискателя представил системный анализ разнокачественных проблем развития и размещения производства восточных районов страны, который дали в своих работах уральские и сибирские ученые Е.Г. Анимица, М.К. Бандман, Х.Н. Гизатуллин, И.И. Еремин, Д.М. Казакевич, В.А. Крюков, Е.М. Козаков, Л.Л. Куклин, В.Н. Лаженцев, В.П. Пахомов, Н.М. Ратнер, O.A. Романова, М.А. Сергеев, В.И. Суслов, С.А. Суспицын, А.И. Татаркин, Р.В. Фатгахов, В.П. Чичканов.

Целью диссертационного исследования является развитие методологии системного моделирования и создание модельно-методического инструментария анализа, прогнозирования и обоснования контуров развития и размещения производства в регионе.

Достижение поставленной цели потребовало решения следующих задач:

1) сформировать на основе анализа литературы по системному моделированию теоретические подходы к исследованию развития и размещения региональных производственных систем;

2) конкретизировать общие положения системного моделирования развития и размещения производства в разрезе определяющих индустриальную специализацию Уральского региона металлургического, топливно-энергетического, машиностроительного и транспортного комплексов;

3) разработать модельно-методический инструментарий анализа и прогнозирования региональных производственных систем, основанный на неформализованной схеме информационного обмена, которая позволяет учитывать в параметрах моделей результаты расчетов по другим иерархическим уровням;

4) провести анализ текущего состояния, тенденций и перспектив развития и размещения производства и вариантное прогнозирование агрегированных грузопотоков в ареале Свердловской железной дороги с использованием имитационной модели;

5) сформулировать рекомендации по информационной и программной поддержке модельно-методического инструментария исследования проблем развития и размещения региональных производственных систем на различных иерархических уровнях.

Объектом исследования являются территориальные производственные системы крупного индустриально развитого региона. В данной диссертационной работе отраслевой ареал ограничивается рассмотрением моделей и методик расчетов для оценки направлений развития ряда хозяйственных подсистем, выбор которых определяется территориальной специализацией Уральского региона. Успешное развитие таких базовых для Урала межотраслевых комплексов как машиностроительный, металлургический, горнодобывающий и топливно-энергетический комплексы невозможно без взаимоувязанного решения транспортных проблем территории. Поэтому значительное внимание уделяется транспортному комплексу и его подотраслям.

Поскольку представляемые исследования осуществляются в рамках проводимого под руководством соискателя более широкого и общего проекта разработки экономико-математического инструментария для анализа, прогнозирования и обоснования развития и размещения производства в регионе, в практических расчетах параллельно с разработкой моделей и методик осуществляется обмен информационными потоками с базами данных по отраслям, территориям и предприятиям.

Предметом исследования являются процессы развития и размещения производства в регионе, рассматриваемые с позиций системного моделирования.

Теоретическую и методологическую основу исследования составили научные публикации отечественных и зарубежных авторов по вопросам экономико-математического моделирования территориального развития.

Основные методы исследования. Для решения отдельных задач использовались методы системного, логического, сравнительного анализа, метод аналогии, методы статистического анализа многомерных данных и,

главным образом, инструментарий экономико-математического моделирования.

Информационной базой исследования послужили аналитические и статистические материалы Госкомстата РФ и его территориальных подразделений, данные министерств, ведомств, а также сведения о перспективах крупнейших предприятий Урала и сопредельных территорий, об этапах хозяйственного освоения районов добычи природных ресурсов.

Научная новизна диссертационного исследования заключается в решении важной народнохозяйственной проблемы по созданию модельно-методического инструментария анализа, прогнозирования и обоснования контуров развития и размещения производства в регионе. В результате проведенного исследования получены следующие результаты, содержащие элементы научной новизны и являющиеся предметом защиты:

1) разработана региональная межотраслевая динамическая модель, детально отражающая взаимозависимости между развитием фондосоздающих отраслей, технологической структурой капитальных вложений, элементами основных фондов и развитием хозяйства региона;

2) построена динамическая многоотраслевая производственно-транспортная модель регионального хозяйственного комплекса, которая дает возможность генерировать и сопоставлять варианты развития и размещения по территориальным зонам региона отдельных отраслей и межотраслевых комплексов;

3) предложена авторская модель инвестиционных потоков в регионе, увязывающая различные варианты развития основных отраслей и крупных предприятий региона с динамикой налогооблагаемых показателей, что позволяет рассчитывать объемы причитающихся к уплате налогов и оценивать влияние мер селективной поддержки как на динамику развития отраслей, так и на размер налогооблагаемых показателей и налоговые поступления;

4) разработаны методологические положения и модельно-методический подход к анализу и прогнозированию железнодорожных перевозок с учетом текущего состояния, тенденций и перспектив развития и размещения производства в регионе, позволяющий генерировать базовые и прогнозные постанционные балансы по прибытию и отправлению грузов, прогнозные интерактивные схемы агрегированных грузопотоков с территориальной привязкой;

5) предложена авторская модель формирования набора и размера налоговых льгот, предназначенная для прогнозирования финансового состояния предприятий на территории в зависимости от выбранного варианта льгот и налоговых поступлений.

Практическая значимость заключается в том, что предложенные в работе подходы, методы, модели и рекомендации могут применяться в аналитических и прогнозных исследованиях при обосновании среднесрочных

и перспективных прогнозов развития производственной сферы крупных регионов, схем развития и размещения производительных сил субъектов РФ, при выявлении направлений, сфер и объектов инвестирования в регионах. Это позволит повысить качество и обоснованность управленческих решений и программ на уровне региона.

Реализация результатов исследования достигнута при внедрении основных положений диссертационной работы в ряде программных и предплановых документов, таких как:

• "Основные направления реализации государственной транспортной политики", одобренные на совместном заседании Коллегии Минтранса РФ и представителей органов власти Урала (Екатеринбург, 11 апреля 2001 г.);

• "Инвестиционная программа ввода в постоянную эксплуатацию железнодорожных линий на участках Коротчаево - Новый Уренгой -Пангоды - Надым и Новый Уренгой - Ямбург", принятая к внедрению на выездной коллегии МПС РФ (Новый Уренгой, 21 апреля 2003 г.);

• "Программа модернизации и развития сети автомобильных дорог Уральского федерального округа до 2020 г.", утвержденная Росавтодором в 2004 г.;

• "Транспортная стратегия Уральского федерального округа" (2004 г.).

Результаты исследований в 2001-2004 гг., проведенных под научным

руководством соискателя, отражены в плановых НИР ИЭ УрО РАН:

• "Методологический подход и методический инструментарий анализа прогнозирования развития и размещения производства в регионе";

• "Экономико-математическое моделирование деятельности территориальных комплексов";

• "Разработка информационно-аналитического обеспечения исследования территориальных систем";

• "Размещение сельскохозяйственного производства в промышленном регионе в условиях становления рыночных отношений".

Соискатель выступал в качестве координатора или научного руководителя от ИЭ УрО РАН:

• международного проекта Европейского сообщества № ICA2-CT-2000-10018 "Устойчивое развитие Печорского региона в изменяющихся условиях природы и общества (SPICE)", 2000-2003 гг.;

• проекта "Модельно-методическое обеспечение структурного прогноза технологического обновления экономики региона" в рамках комплексной программы Президиума РАН "Прогноз технологического развития экономики России с учетом новых мировых интеграционных процессов", 2003-2004 гг.;

• проекта фундаментальных исследований, выполняемого в рамках интеграции УрО РАН и СО РАН, "Разработка экономико-математического

инструментария анализа, обоснования и прогнозирования контуров развития и размещения производства в УрФО", 2002-2004 гг.;

• проекта фундаментальных исследований, выполняемого в рамках интеграции УрО РАН, СО РАН и ДВО РАН, "Обоснование альтернативных вариантов модернизации и развития железнодорожных магистралей Урала, Сибири и Дальнего Востока" 2003-2004 гг.;

• трех грантов РГНФ и двух грантов РФФИ.

Отдельные результаты исследований используются в учебном процессе кафедры экономического моделирования и информатики Уральского государственного университета и кафедры экономики транспорта Уральского государственного университета путей сообщения.

Имеются документы, подтверждающие внедрение результатов диссертационной работы.

Апробация работы. Основные положения диссертации докладывались на ряде конференций, в том числе (за 2001-2004 гг.):

• международной научной конференции "Глобализация российских регионов Урала и Западной Сибири" (Сеул, Южная Корея, Ханкукский университет международных исследований, июнь 2003 г);

• международной научной конференции "Человек. Общество. Окружающая среда", (Екатеринбург, июнь 2001 г.);

• международной научно-практической конференции "Проблемы и перспективы инвестиционных процессов в Уральском регионе", (Екатеринбург, октябрь 2003 г.);

• международном симпозиуме по экономической теории (Екатеринбург, сентябрь 2002 г.);

• Южно-Уральском экономическом форуме (Челябинск, сентябрь 2002

г.);

• всероссийском симпозиуме по миниэкономике (Екатеринбург, июнь 2002 г.);

• "Уральском транспортном форуме" (Екатеринбург, сентябрь 2004 г);

• координационных рабочих совещаниях по международному проекту "Устойчивое развитие Печорского региона в изменяющихся условиях природы и общества (SPICE)" в городах Апатиты (февраль 2001 г.), Екатеринбург (ноябрь 2001 г.), Абердин (апрель 2002 г.), Хельсинки (декабрь 2002 г.), Печора (февраль 2003 г.).

Публикации. Результаты научных исследований опубликованы в 135 работах по теме диссертации. Общий объем авторских листов - 138 п.л.

Структура диссертации. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка использованных литературных источников и приложений, изложенных на 300 страницах основного текста, содержит 12 рисунков и 15 таблиц.

Во введении обосновывается актуальность темы исследования, степень изученности проблемы, определены цель, задачи, объект и предмет исследования, научная и практическая значимость результатов исследования.

В первой главе "Теоретические проблемы моделирования развития территориальных систем" общие положения системного моделирования развития и размещения производства в регионе конкретизируются в разрезе определяющих индустриальную специализацию Уральского региона металлургического, машиностроительного, топливно-энергетического, машиностроительного и транспортного комплексов. Рассмотрение сопровождается обзором содержащихся в литературе альтернативных подходов к исследованию межотраслевых комплексов. Большое внимание уделяется вопросам реализации осуществленных автором или при его непосредственном участии в 80-е - 90-е годы ряда прикладных разработок с использованием модельного инструментария, их практическому внедрению при решении конкретных задач.

Во второй главе "Методические вопросы экономико-математического моделирования территориальных комплексов" в соответствии с предлагаемым в главе I методологическим подходом последовательно рассматриваются разработанные автором региональная межотраслевая динамическая модель (РМДМ), модель регионального хозяйственного комплекса в вариантной постановке (МРК), имитационная модель инвестиционных потоков в регионе, включающая эконометрический блок.

В третьей главе "Анализ и моделирование развития транспортного комплекса территории" исследование проблем развития регионального транспортного комплекса предлагается осуществлять на основе имитационной модели, позволяющей структурировать процессы анализа как общих вопросов повышения ' эффективности функционирования транспортных систем, так и частные проблемы, связанные с реализацией территориальных программ и проектов. Проводится обзор современных и стратегических проблем транспортного развития Урала, особое внимание уделяется реализации предложенного методического подхода на примере Свердловской железной дороги.

В четвертой главе "Моделирование функционирования предприятий на территории" предлагается методика рейтинговой оценки и сравнительного анализа финансового состояния совокупности предприятий на территории, чю, в сочетании с моделью обоснования набора и размера налоговых льгот, позволяет рационально выбирать меры селективной государственной поддержки субъектов хозяйствования. Также рассмотрены предложения по информационной и программной поддержке разработанного модельно-методического инструментария.

В заключении излагаются основные выводы и результаты диссертационной работы.

ОСНОВНЫЕ ПОЛОЖЕНИЯ, ВЫНОСИМЫЕ НА ЗАЩИТУ

I. Разработана региональная межотраслевая динамическая модель (РМДМ), детально отражающая взаимозависимости между развитием фондосоздающих отраслей, технологической структурой капитальных вложений, элементами основных фондов и развитием хозяйства региона.

Модель, предназначенная для прогнозирования экономики крупного региона, первоначально была разработана автором главным образом для исследования проблем машиностроительного комплекса. Инвестиционный характер машиностроения обусловил детальное отражение в модели вышеупомянутых взаимозависимостей. Новизной обладают способ учета затрат на монтаж оборудования, описание процессов валовых капиталовложений, условий прироста производственных мощностей в зависимости от чистых инвестиций и распределенного инвестиционного лага, оценка параметров, характеризующих затраты продукции на возмещение выбытия основных фондов. Именно эти моменты способствуют успешной адаптации РМДМ применительно к исследованию инвестиционных проблем на уровне региона.

Объектами модели являются укрупненные отрасли производственной сферы региона. Практические возможности РМДМ определяются тем, что в ее основу заложен принцип межотраслевого баланса, и необходимая для расчетов исходная информация в значительной степени приспособлена к системе статистического учета. На вход модели должны поступать следующие заданные величины по отраслям и годам периода: коэффициенты материальных затрат; коэффициенты фондоемкости и трудоемкости продукции; коэффициенты выбытия и затрат на капитальный ремонт пассивной и активной части основных фондов (ОФ); доли пассивной и активной части ОФ; коэффициенты затрат на монтаж оборудования; коэффициенты неустановленного оборудования; коэффициенты распределенного строительного лага; структура фонда непроизводственного потребления и непроизводственного накопления (ФНПН); сальдо ввоза-вывоза продукции.

В качестве ограничений РМДМ представлены балансы производства и распределения продукции отраслей, балансы капиталовложений, в том числе оборудования и строительно-монтажных работ (СМР), ресурсные ограничения и границы на темпы роста производства по отраслям.

Приведем формальное описание модели. Используем обозначения:

I— множество отраслей;

1ф — фондосоздающие отрасли;

1нф— нефондосоздающие немашиностроительные отрасли;

1фМ — фондосоздающие машиностроительные отрасли;

Р — множество видов природных ресурсов.

Обозначения эндогенных переменных:

х' — валовая продукция г-й отрасли, t = to,- Т;

У— объем ФНПН региона, t=t0,...,T; Cj — объем строительных работ ву'-й отрасли, t=t0, ...,Т-1\ К] — объем производственных капиталовложений в у-й отрасли, t=to,...,T-l.

Обозначения используемых экзогенных переменных: aj — коэффициент материальных затрат продукции ;-й отрасли на единицу продукцииу'-й отрасли;

vj — коэффициент выбытия /-го вида основных фондов в у-й отрасли, iе1ф-,

fj — коэффициент фондоемкости продукцииу'-й отрасли; z,j' — доля /'-го вида основных фондов в основных фондах у'-й отрасли, ¡е1ф,

ц' — коэффициент, характеризующий отношение затрат на монтаж оборудования /-го вида к стоимости установленного оборудования /-го вида в у'-й отрасли (при приросте оборудования), / е 1фМ;

—I

¡¿у— аналогичный //,/ коэффициент (при возмещении выбытия оборудования), i е 1ф\

Fj — коэффициент удельных затрат на капитальный ремонт зданий и

сооружений в у'-й отрасли;

rj — коэффициент удельных затрат на капитальный ремонт оборудования г-го вида в у'-й отрасли, i е ]ф\

а! — доля продукции г'-й отрасли в ФНПН региона; pPj — удельный расход р-то вида природных ресурсов на единицу продукции у'-й отрасли, р еР\

Ij ■— трудоемкость продукции у'-й отрасли;

s,'— сальдо ввоза-вывоза продукции /-й отрасли;

6j — максимальный срок запаздывания ввода зданий и сооружений в у'-й отрасли по сравнению со временем осуществления капиталовложений в строительные работы;

yj — коэффициент, учитывающий распределенный строительный лаг в у-й отрасли;

Cj — объем строительных работ, осуществленных в годы до начала периода, t - t0-ei,...,t(ri\

ву — коэффициент, отражающий долю неустановленного оборудования во вводимом оборудовании /'-го вида в у'-й отрасли, i<=l£\

— доля нефондообразующих капиталовложений в производственных капиталовложениях у'-й отрасли;

в,' — прочее конечное использование продукции /'-й отрасли (резервы, потери, и т.д.);

исмр — лимиг строительно-монтажных работ (СМР) по производственной сфере региона;

и/ — лимит /-го вида оборудования по производственной сфере, г е 1ф\

и' — лимит производственных капиталовложений по производственной сфере;

су,го' — соответственно нижняя и верхняя границы темпов роста ФНПН;

х! — валовая продукцияу'-й отрасли в году Г;

у — объем ФНПН в году Т.

Рассмотрим ограничения модели.

Моделирование производства и распределения продукции позволяет отразить качественно различные направления использования продукции нефондосоздающих отраслей машиностроения, отраслей "капитальное строительство" и "металлообработка и ремонт". Продукция нефондосоздающих отраслей в каждом году периода используется на текущие материальные затраты, на непроизводственное потребление, на удовлетворение регионального сальдо ввоза-вывоза и на прочие нужды:

х,' > -х\ +а\Г (1Л)

Валовая продукция капитального строительства включает стоимость строительных работ в отраслях, стоимость работ по монтажу оборудования, затраты на капитальный ремонт зданий и сооружений:

+ £ [7, Ч /; 4 С *?~Л 4 (1.2)

4 л

I — индекс отрасли капитальное строительство, / = /а..., Т- 1.

Продукция отраслей машиностроения (кроме отрасли "металлообработка и ремонт") используется на текущие материальные затраты; на поставки оборудования, направляемого на возмещение выбытия, прирост и изменение остатков неустановленного оборудования; на непроизводственное потребление и непроизводственное накопление; на удовлетворение сальдо и прочих нужд:

А +(1+аТ-<)■{(!-7м ■/; +

Продукция отрасли "металлообработка и ремонт" поступает на текущие материальные затраты; на капитальный ремонт оборудования; на непроизводственное потребление; на удовлетворение сальдо и прочих нужд:

< * к 4 /; х')+< у +ъ1 п

к — индекс отрасли металлообработка и ремонт, X = Гд,

Балансы строительных работ с учетом распределенного временного лага, учитывающего запаздывание ввода в действие зданий и сооружений:

XX С'Г'Щ /; 2[ < 4 х-), (1.5)

г=0

) е I, 1 — индекс отрасли строительство, ? = ...,Т-1.

Баланс производственных капиталовложений, ограничения на СМР по региону и ограничения на капиталовложения в разрезе видов оборудования по региону соответственно:

/; < -/; 4 у. п

l+<J (1.6)

ф

4 л а? 4 х'у)}]<и'смр,

* (1-7)

ограничения на капиталовложения по региону:

£к)<й',1 = 1о,...,т-1. (1.9)

Ограничения по видам природных ресурсов устанавливаются для производственной сферы:

уе/ у

Условия неотрицательности переменных модели:

х^О^О, Л}>0, У >0. (1.11)

В случае автономных расчетов по модели целесообразно устанавливать верхние и нижние границы на темпы роста продукции отраслей и нижние границы на темпы роста ФНПН:

^ -у/1 >о,уе/, /=/„...,7-1- п ш

(¿■У1 <ум,1 = ^...,т-1;

£»У >/+'

Необходимость введения этих условий определяется, прежде всего, рядом проблем, возникающих при использовании динамических моделей с

ограниченным периодом времени, например, проблемой "хвоста периода". Для корректировки эффекта снижения значимости будущих поступлений продукции и се использования устанавливаются ограничения на объемы выпуска продукции отраслей и объем ФИШ в последнем году периода:

х] = xj, j е/,/=у. (1.13)

Основным критерием, позиционирующим расчеты на создание вариантов, отвечающих, в первую очередь, интегрированным региональным целям развития, является максимум соизмеренного во времени ФНПН региона за период:

F/(y' ,...,ут)->тах (1.14)

Использование других критериев не исключается, однако предполагает некоторые настройки по обеспечению корректности (приемлемости) результатов. Приведем некоторые показатели, которые могут применяться на этапе проработки возможных сценариев. Такой подход, используемый вместо пассивного формирования сценарных условий и целей, работает на создание более объективных, обоснованных и прозрачных концепций.

1. Критерий максимизации используемого национального дохода (НД) региона: Р2(НДи...,НДт.\) ->тах, где

Использование данного критерия может привести к непомерному наращиванию в регионе мощностей фондоемких отраслей добывающей промышленности. Чтобы избежать такого рода перекосов, можно ввести ограничения:

где rf — ограничивающая (максимальная) доля производственного накопления в используемом НД региона. В контексте данного способа возможны и другие действия, например, дополнение модели ограничениями У>У, где У — нижняя граница на ФНПН в году t, t - tn,...,T-l.

2. Критерии максимизации отраслями региона валовой и конечной продукции:

)cl )г!

F4( 1(х) -max. (1',7)

j U iel jel /е/

3. Критерий максимизации сальдо ввоза-вывоза продукции:

(1.18)

1let

4. Целевая функция на минимум производственных капиталовложений:

(1.19)

1*1 1*1

5. Критерий максимизации условно-чистой продукции: ^(1*1 <1-14ь (1-1<))->тах

(1.20)

16/ Iс/

Использование критерия максимизации произведенного НД возможно лишь при наличии прогнозных данных о коэффициентах амортизации на перспективу, а критерия максимизации прибыли и чистой продукции — если известны оценки удельной заработной платы, отчислений на социальное страхование и т.д.

Выходными показателями модели являются (по годам расчетного периода): 1. Объем ФНПН. 2. Продукция (по отраслям): а) валовая; б) конечная; в) условно-чистая. 3. Численность занятых. 4. Межотраслевые материальные потоки. 5. Производственные капиталовложения, в том числе затраты на СМР (с делением на строительные и монтажные работы), затраты на оборудование, прочие (нефондообразующие) капитальные затраты. 6. Показатели воспроизводства ОФ: а) ОФ в целом; б) стоимость зданий, сооружений и передаточных устройств; в) стоимость машин, оборудования, транспортных средств; г) выбытие, прирост и ввод ОФ; д) затраты на монтаж и на капитальный ремонт ОФ.

Модель позволяет достаточно полно отразить особенности региональной инвестиционной политики и воспроизводства ОФ, выявить эффективные направления развития производственной сферы региона. Структура модели отражает хозяйственные и функционально-целевые свойства регионального комплекса. Рассмотрение проблем регионального воспроизводства с учетом внешних связей с другими регионами приводит к усложнению структуры модели. Для снижения трудоемкости расчетов и решения информационных проблем предполагается агрегированное описание отраслей территории. Динамический характер модели дает возможность реалистично описать процессы валовых капиталовложений, условий прироста производственных мощностей в зависимости от чистых инвестиций и распределенного инвестиционного лага, оценить параметры, характеризующие затраты продукции на возмещение выбытия основных фондов.

Выполненные расчеты, использованные экспертные оценки, учитывающие тенденции, складывающиеся в экономике регионов, показали, что в период до 2010 года па территориях УрФО не произойдет значительных изменений в структуре производства, сохранится сложившаяся специализация каждого региона в общероссийском разделении труда. В период 2010-2025 гг. также не произойдет значительных, коренных изменений в структуре производства, но при этом следует ожидать отраслевой дифференциации темпов роста производства в рассматриваемой перспективе (таблицы 1, 2).

Однако точечный характер описанной РМДМ не позволяет анализировать вопросы территориального размещения производства. Методика расчетов не ориентирована на анализ проблем изменения внутриотраслевой структуры составляющих хозяйства региона. Недостатки изолированного использования точечной линейной модели, к которым относится РМДМ, целесообразно устранять на основе информационного обмена с моделью регионального хозяйственного комплекса, учитывающей конкретные технико-экономические показатели отраслевых вариантов развития и размещения производства на территории.

Таблица 1

Темпы роста производства в УрФО за период 2003 - 2010 гт. (в сопоставимых ценах, в разах к 2002 г.)

ОТРАСЛИ УрФО Курганская обл. Свердловск ая обл. Тюменская обл. В том числе: Челябинска я обл. Россия

ХМАО ЯНАО

Энергетика 1,26 1,10 1,37 1,16 1,16 1,15 1,36 1,24

Нефтедобыча 1,40 - - 1,40 1,41 1,35 - 1,47

Нефтепереработка 1,53 - - 1,53 1,51 1,10 - 1,65

Газовая промышленность 1,05 - - 1,05 1,03 1,06 - 1,11

Угольная промышленность 1,02 - 1,10 - - - 1,00 1,33

Черная металлургия 1,36 - 1,52 - - - 1,30 1,46

Цветная металлургия 1,24 - 1,23 - - - 1,27 1,43

Химическая промышленность 1,30 1,00 1,23 1,71 1,08 - 1,10 2,05

Машиностроение 2,65 1,70 2,90 3,03 3,15 1,10 1 2,10 3,27

Лесная, деревообрабатывающая и целлюлозно-бумажная 2,05 1,59 1,76 2,53 2,65 1,10 1,50 1,99

Промышленность стройматериалов 2,05 2,10 1,77 2,72 2,80 2,10 2,10 2,17

Легкая промышленность 2,14 1,20 1,99 3,01 1,00 1,00 1,90 4,18

Пищевая промышленность 1,17 1,15 1,20 1,20 1,30 1,20 1,08 1,35

Прочие отрасли промышленности 1,00 1,05 1,05 1,00 1,02 1,00 1,00 1,76

Строительство 2,02 1,10 1,45 2,13 2,10 2,18 1,40 2,19

Сельское хозяйство 1,14 1,20 1,05 1,31 1,10 0,98 1,10 1,35

Транспорт 1,37 1,10 1,50 1,32 1,40 1,30 1,40 1,60

Торговля и др материальные услуги 1,56 1,30 1,60 1,59 1,60 1,65 1,50 1,73

Прочие отрасли 1,39 1,40 1,30 1,65 1,55 1,40 1,35 1,49

Таблица 2

Темпы роста производства в УрФО за период 2011 - 2025 гг. (в сопоставимых ценах, в разах к 2010 г.)

ОТРАСЛИ УрФО Курганская обл. Свердловская обл. | Тюменская обл. В том числе: Челябинская обл. Россия

ХМАО ЯНАО

Энергетика 1,29 1,10 1,38 1,25 1,21 1,16 1,35 1,47

Нефтедобыча 0,90 - - 0,90 0,93 0,98 - 1,08

Нефтепереработка 2,00 - - 2,00 2,07 1,00 - 1,15

Газовая промышленность 0,94 - - 0,94 1,00 0,94 - 1,12

Угольная промышленность 1,60 - 1,55 - - - 1,62 1,34

Черная металлургия 1,39 - 1,39 - - - 1,39 1,39

Цветная металлургия 1,35 - 1,37 - - - 1,32 1,36

Химическая промышленность 1,43 1,00 1,25 2,10 1,0 - 1,05 1,81

Машиностроение 2,84 1,50 2,88 3,00 2,98 1,00 2,86 2,32

Лесная, деревообрабатывающая и целлюлозно-бумажная 1,38 1,00 1,32 1,50 1,50 1,00 1,20 1,72

Промышленность стройматериалов 1,86 2,14 2,06 2,10 2,20 1,25 1,30 2,03

Легкая промышленность 1,95 1,35 1,87 2,10 1,00 1,00 1,95 2,22

Пищевая промышленность 1,47 1,80 1,40 1,50 1,20 1,05 1,48 1,38

Прочие отрасли промышленности 1,43 1,40 1,45 1,60 1,60 1,30 1,50 1,76

Строительство 1,54 1,60 2,35 1,35 1,30 1,35 2,10 2,12

Сельское хозяйство 1,28 1,45 1,18 1,30 1,10 1,00 1,28 1,37

Транспорт 1,34 1,10 1,60 1,17 1,18 1,10 1,55 1,39

Торговля и др материальные услуги 1,67 1,30 1,81 1,48 1,50 1,30 1,77 1,77

Прочие отрасли 1,40 1,25 1,25 1,60 1,45 1,40 1,20 1,58

II. Построена динамическая многоотраслевая производственно-транспортная модель регионального хозяйственного комплекса (МРК), которая дает возможность генерировать и сопоставлять варианты развития и размещения по территориальным зонам региона отдельных отраслей и межотраслевых комплексов.

Целесообразность применения тех или иных моделей определяется в современных условиях возможностями их информационного обеспечения. С начала 90-х годов стоимостные межотраслевые балансы по территориям практически не разрабатывались, соответственно и межотраслевые модели (типа РМДМ) трудно обеспечить сопоставимой и надежной информацией. В этой связи актуальной является оценка принципиально иной по математической форме и экономическому содержанию модели - МРК.

Отметим особенности МРК:

• это пространственная модель, и обоснование территориального развития и размещения производства осуществляется в разрезе территориальных зон региона;

• в отличие от межотраслевых моделей, в основу которых положены региональные стоимостные межотраслевые балансы, в МРК продукция представлена более детально, а некоторые виды рассматриваются в натуральном выражении;

• это частично-целочисленная модель с булевыми переменными, которая позволяет учесть дискретность различных вариантов развития отраслей в территориальных зонах региона и отразить возможность взаимозаменяемости производственных ресурсов;

• модель позволяет учитывать выпуск в отраслях непрофильных видов продукции и в то же время переходить к разрезу «чистых» отраслей.

МРК — динамическая многоотраслевая производственно-транспортная модель на минимум затрат с дискретными переменными. Она предназначена для увязки относящихся к региональному хозяйству показателей развития отраслей в регионе, прогнозирования и обоснования межотраслевого распределения инвестиционных, трудовых и природных ресурсов, объемов строительно-монтажных работ, важнейших видов продукции.

Обозначения множеств индексов:

I— отрасли в регионе (индексы г, Д

К— территориальные зоны региона (индексы к, к');

Ф1к — варианты развития /-й отрасли в зоне к (индексы ф), г е1, кеК;

Б, — виды продукции г'-й отрасли в регионе (индекс «);

Б ,ф — фондообразующие виды продукции 1-й отрасли;

5— все виды продукции (5'= II

;е/

— фондообразующие виды продукции = и 5,® );

/е/

Р — виды трудовых и природных ресурсов (индекс р);

Я— регионы возможного ввоза и вывоза продукции (индекс И); {/0, ,Т) — годы рассматриваемого периода (индекс ?). Обозначения неизвестных величин:

— интенсивность применения ^>-го варианта развития г'-й отрасли в зоне к (нулевая, если вариант не используется; равна 1, если используется);

Ткк,,,УкЫ, Ткк1 — объем вывоза 5-й продукции соответственно из к-й в к' -ю зону, из к-й зоны в А-й регион и из А-го региона в к-ю зону в году t.

Обозначения заданных величин (для зоны к по <р-му варианту в году /): Л | — производство продукции /-й отрасли;

З'к(р1 — доля 4-й продукции в общем объеме производства 1-й отрасли;

Ц, — цена единицы 5-й продукции (если данная продукция рассматривается в модели в ценностном выражении, то Цг' = 1);

31»,> Укгр — затраты (использование) в /-й отрасли соответственно 5-й

нефондообразующей продукции и ресурсов р-го вида;

3'к„3'кр — затраты (использование) в инфраструктурных

подразделениях и прочее конечное применение соответственно 5-й продукции и ресурсовр-го вида;

с'л — себестоимость продукции /-й отрасли;

иу — выбытие 5-го вида активной части ОФ ву'-й отрасли;

дф; — прирост 5-го вида активной части ОФ ву'-й отрасли;

$■ ' — выбытие пассивной части ОФ ву'-й отрасли;

д ф1 — прирост пассивной части ОФ ву'-й отрасли;

М' — объем монтажных работ ву'-й отрасли; /кр

дг • — прирост незавершенного строительства ву'-й отрасли;

— прочие капитальные работы и затраты в у'-й отрасли; ^ — лимит использования ресурсов р-го вида; Ь'к — лимит строительно-монтажных работ (СМР); К' — лимит капиталовложений для /-й отрасли;

— сальдо ввоза-вывоза 5-й продукции в А-й регион;

гм, — удельные затраты на перевозку 5-й продукции соответственно из к-й в к' -ю зону, из зоны к в регион к, из региона А в зону к; Я — годовая ставка дисконта (в %). Условия модели:

1. По каждой территориальной зоне и отрасли может бьггь выбрано не более одного варианта:

XVI ,1е1,кеК. (2Л)

2. Условия целочисленности:

2,1ар = {0, если вариант отклоняется; 1, если вариант принимается}.

3. Балансы производства и распределения нефондообразующих видов продукции по территориальным зонам региона:

"777 Е ^лди^ ¡¡¡у - ^ ^ 3 ]к1/!52 Jkq>

- £ - У1ъ )- £ V». - У», Ь З'ь . (2.2)

к'еК г

/ е 1,к е К,$ е \5,ф } I = 10,... ,Т.

4. Балансы производства и распределения фондообразующих видов продукции по территориальным зонам региона:

77т X - £ I + ДФ -

М л реФ ,к уе/ ?еФ/»

- I (Уп; - Пь )- I " 1М. )* П , (2-3)

кеК ЛеИ

1 € е е {у,ф}, Г = .....Г.

5. Балансы использования транспортабельных ресурсов в зонах: ^ 2 3]к<рг21кц> ~ У] ~ Уукг

ЛеЯ.геЛ,/ = /„,..„Г.

ЬьН

6. Балансы строительно-монтажных работ в зонах:

У«' ?>«<•>,» (2.5)

*2]к<р<1'к-3'к,кеК, / = /„,...,Г.

7. Балансы капиталовложений по отраслям:

Е Е +дф ^+ +^++ + Е + * (2-6)

<^,7 б/, * = /„,..., Г

8. Условия неотрицательности переменных: Г^,, > О, Л, к'еК^еБ;

При рассмотрении целевой функции (критериев оптимальности) модели (для хозяйственного комплекса региона в целом, для отдельных отраслей и территорий) необходимо учитывать, что принципы оптимизации, применявшиеся в условиях административно-командной плановой экономики, не всегда целесообразны в условиях структурной перестройки экономической системы, рыночных условий хозяйствования. Так, вряд ли

оправданным с позиций территориального управления является критерий минимизации затрат трудовых ресурсов. Его целесообразно трансформировать в критерий обеспечения занятости населения.

Заслуживают отдельного обоснования, хотя и не столь очевидны, критерии типа минимизации потерь продукции, минимизации падения объемов производства, максимизации загрузки производственных мощностей, максимизации поступлений в бюджеты и т.д. Более традиционны критерии минимизации интегральных производственно-транспортных затрат, связанных с функционированием хозяйственного комплекса региона в рассматриваемом периоде {г0, .Т}. Такой критерий при прочих равных условиях согласуется с критериями максимизации финансовых результатов: X

s i l i[c;>.+

<-'Л 1UU ) [у«' »«»* «s*

+ w;tr + ДФ;,„ + + + н'м К, + <2-8)

+11 +11 fa* С + Y'hkt

________'ль

i tK seS hiH ici

и с критерием максимизации чистого дохода:

Îfi+T^riilIfo-^fc

Ш| ¿—i] i—é \- J« J"P г* /*«> / ЫК [уе/ЧЛФ^

(2.9)

Общая схема расчетов по модели включает несколько этапов:

• выбор и формализация целей развития хозяйства, обоснование способов построения компромисса;

• обоснование параметров сальдо «ввоза-вывоза» продукции;

• прогноз лимитов на природные и производственные ресурсы;

• формирование матрицы межотраслевых производственных связей;

• формирование блоков конечной продукции территории, финансовых показателей и целевых (критериальных) переменных;

• прогнозные расчеты с использованием в качестве управляемых переменных валового выпуска по всем учитываемым видам продукции.

Использование модели предполагает разработку сценариев развития и размещения производства. Количественные характеристики сценариев могут уточняться на оснбве вариантных расчетов. Объективность результатов существенно зависит от обоснованности используемых в модели показателей удельных производственных затрат ресурсов и продукции. В зависимости от степени актуальности исследуемых проблем могут быть предусмотрены проблемные блоки, детализирующие оценки параметров развития хозяйства региона. Получаемая в результате таких расчетов информация содержит прогнозы межотраслевых и территориальных связей, а также оценки параметров территории. Направления использования получаемых оценок в практике государственного регулирования территориального развития имеют преимущественно конкретный характер, зависящий от специфики территории и взаимосвязей ее хозяйственного комплекса.

III. Предложена авторская модель инвестиционных потоков в регионе, увязывающая различные варианты развития основных отраслей и крупных предприятий региона с динамикой налогооблагаемых показателей, что позволяет рассчитывать объемы причитающихся к уплате налогов и оценивать влияние мер селективной поддержки как на динамику развития отраслей, так и на размер налогооблагаемых показателей и налоговые поступления.

Модель позволяет проводить вариантные расчеты при различных предположениях о перспективной динамике экономических процессов в регионе. С учетом особой актуальности и значимости для инвестиционной сферы проблемы наполнения бюджетов различных уровней в модели предусмотрено вариантное прогнозирование вероятных налоговых поступлений. Предполагается увязка различных вариантов развития основных отраслей и крупных предприятий экономики региона с налогооблагаемыми показателями (товарная, реализованная продукция, среднесписочная численность, фонд оплаты труда, стоимость имущества, балансовая прибыль и т.д.). На этой основе рассчитываются объемы причитающихся к уплате федеральных, региональных и местных налогов, а также отчислений во внебюджетные фонды.

В качестве объектов модели рассматриваются крупные (наиболее значимые для экономики региона) предприятия, остальное хозяйство региона представлено в агрегированном виде.

Введем обозначения модели:

t — индекс года;

777— объем товарной продукции;

НДС — налог на добавленную стоимость (с учетом компенсации налога по приобретенным материальным ценностям);

АКЦ— акцизы и другие косвенные налоги;

РП— объем реализованной продукции за год;

НРП — остаток нереализованной продукции;

С — себестоимость продукции;

МЗ — материальные затраты;

AM— амортизационные отчисления;

ОПЛ— оплата труда в части, относимой на себестоимость продукции;

СН — отчисления на социальные нужды (в пенсионный фонд, в ФФОМС и ТФОМС, в фонд социального страхования);

ПРЗ — прочие затраты;

ПР — прибыль от реализации;

РПР — результат от прочей реализации;

ВНЕО — сальдо внереализационных операций;

ПБ—балансовая прибыль (убыток);

KB — финансирование производственных и непроизводственных капиталовложений;

БЛАГ— расходы на благотворительные цели; ПОБЛ — облагаемая прибыль; NP — ставка налога на прибыль; НАЛПР — налог на прибыль;

НАЛФ — налоги, огносимые на финансовые результаты;

ПЧ— чистая прибыль;

НАЛИМ— налог на имущество;

РЕЗ — отчисления в резервные фонды;

НАЛПР — прочие налоги, относимые на финансовые результаты;

HAK— фонд накопления;

ГТОТР — фонд потребления;

БЛАГ— расходы на благотворительные цели;

ДР — другие расходы из прибыли;

САНФ — сальдо санкций, пени, штрафов, выплачиваемых из чистой прибыли;

ПРАСП— прибыль, остающаяся в распоряжении предприятия. Определяются объемы реализации продукции, ее себестоимость, отчисления в социальные внебюджетные фонды: РП, = 777, -{НРП, - НРП,А),

С, - МЗ, + AM, + ОПЛ, + СИ, + ПРЗ, (3.1)

Отчисления в социальные фонды рассчитываются по установленным ставкам от фонда оплаты труда (ОПЛ).

Прибыль формируется не только от реализации продукции, но и от прочей реализации, а также от внереализационных операций:

ПР> = РП, - С,, ПБ, = ПР, + РПР, + ВНЕО,. Р 2)

При определении налога на прибыль предварительно определяется налогооблагаемая прибыль, то есть учитываются установленные законодательством льготы. Это позволяет определить чистую и распределяемую прибыль, остающуюся в распоряжении предприятия: ПЧ,=ПБ,-НАЛПР,,

ПРАСП, = ПЧ, - НАЛФ, - САНФ,, (3.3)

ПРАСП, = РЕЗ, + HAK, + ПОТР, + БЛАГ, + ДР, Моделируется также баланс средств предприятия: ПРАСП, +АМ, +ДЛГП, +КРТП, +г,(ДЕП, -ДЕП,_1) + + Цф, = див, + РЕЗ, + ПОТР, + ИНВ, + БЛАГ, +

+ {ЗАЛ, - ЗАП) + (РСПРЕД, - РСПРЕД( ]) + (3'4)

+ (ДЕЛ, - ДЕП,А) + ДЛГВ, + КРТВ,, где ДЕЛ — депозиты предприятия в коммерческих банках и ставка депозитного процента; ДИВ — дивиденды; ДЛГП, КРТП — долгосрочные и

краткосрочные кредиты, полученные в текущем периоде; ДЛГВ, КРТВ — долгосрочные и краткосрочные кредиты, возвращенные в текущем периоде, а также выплаченные по ним из прибыли проценты; ЗАЛ — запасы и затраты предприятия; РСПРЕД— средства на расчетном счете предприятия.

Движение основных фондов описывается следующим уравнением:

ОФС,=ОФ, ~(ОФ, - ОФ,_,)КИС,, ДОФ, = ОФ, - ОФ,_,, (3.5)

где ОФ, ОФС — балансовая и среднегодовая стоимость основных фондов; ДОФ — прирост основных фондов.

Зависимость основных фондов от капитальных вложений (формула распределенного лага) и выбытия основных фондов моделируется следующим образом:

ОФ, = <1 -КВЫБ,)ОФ,_, , (3.6)

г-1

где КВЫБ — коэффициент выбытия основных фондов;

Т— максимальный год запаздывания отдачи от капиталовложений; 1УГ -параметры структуры лага, показывающие, какая доля капиталовложений приходится на каждый последующий год периода запаздывания.

Кроме того, ряд зависимостей модели реализуется с использованием коэффициентов фондоемкости, приростной фондоемкости, ввода и выбытия:

ТП,=ОФС, !ФЕ„ ТП,=ТЛ+ (ОФ, - ОФ,_1)/ФЕП:, (3.7)

где ФЕ, ФЕП — фондоемкость и приростная фондоемкость.

В том случае, если имеет место неполное использование производственных мощностей, можно использовать для определения объемов продукции эконометрическую зависимость вида:

777 = Г(ТП,^,ОПФ,-ОПФ, „ФЕП„КЗ,) (3.8)

Инвестиции рассматриваются в двух разрезах:

а) по источникам финансирования:

КВ, = НАК, + К\,АМ,+ К2,ЦФ, + КЗ, ДЛГП, + К А, ПРИВ, + К5, ИНИНВ,;

б) по направлениям использования:

инв, = оф, - офм + вот, + обкап, , вот, = к\, ам, , где ИНИНВ — иностранные инвестиции; ВОЗМ — возмещение выбытия основных фондов.

Приведенные условия придают модели динамический характер, обеспечивая последовательную увязку показателей по цепочке: инвестиции — основные фонды — динамика производства продукции. Вследствие этого использование данной модели нацелено на повышение качества и обоснованности инвестиционных решений в регионе.

IV. Разработаны методологические положения и модельно-методический подход к анализу и прогнозированию железнодорожных перевозок с учетом текущего состояния, тенденций и перспектив развития и размещения производства в регионе, позволяющий генерировать базовые и прогнозные постанционные балансы по прибытию и отправлению грузов, прогнозные интерактивные схемы агрегированных грузопотоков с территориальной привязкой.

Исследование проблем развития регионального транспортного комплекса целесообразно осуществлять на основе обобщенной имитационной модели, позволяющей структурировать процессы анализа не только общих вопросов повышения эффективности функционирования транспортных систем, но и проблем, связанных с реализацией территориальных программ и проектов. Одна из возможных схем реализации такой модели, ориентированная на анализ проблем развития железнодорожного транспорта, показана на рисунке. Отдельные блоки и этапы, предусматриваемые в подобной модели, могут включать различный методический инструментарий и методы получения количественных оценок. Содержательное описание этапов исследования и применяемых процедур невозможно осуществить в абстрактной (теоретической) форме, поэтому в диссертации используются для иллюстрации материалы конкретных исследований, проведенных для Свердловской железной дороги (СВЖД) и транспортного комплекса УрФО.

В соответствии с общей структурой имитационной модели первый этап опирается на использование неформализованных процедур логического, экономического и системного анализа.

Цель конкретных исследований (блок 2 модели) формулируется как экономическое обоснование среднесрочных перспектив изменения основных грузопотоков, определяющих развитие СВЖД как важнейшей составляющей хозяйс! венного комплекса региона с учетом ее роли в формировании единого экономического пространства России, процессов интеграции страны в систему мирохозяйственных связей. Основное внимание целесообразно уделять прогнозированию возможных изменений грузопотоков, обслуживаемых СВЖД в разрезе основной номенклатуры перевозимых грузов. Основные факторы предстоящих изменений рассматриваются в контексте тенденций развития важнейших отраслевых комплексов и крупнейших грузоформирующих предприятий Урала и Сибири, а также перспектив размещения производства и хозяйственного освоения новых, прежде всего северных, территорий и внешнеэкономической деятельности.

В качестве наиболее значимых результатов исследования выступают следующие материалы и обоснования:

• базовые и прогнозные постанционные балансы по прибытию и отправлению грузов в разрезе их основной номенклатуры;

1. Характеристика системы в целом. Проблематика

3.1. Анализ динамики гру-зообразуюгцих отраслей

3.2. Динамика важнейших видов грузообразую щей продукции

2. Конкретные направления и цели анализа системы

3.6. Корреспонденция грузопотоков между отделениями

4.Анализ существующей схемы агрегированных грузопотоков по основной номенклатуре грузообразующей продукции

5.1. Темпы

изменения

объемов произ-

водства

г

5. Тенденции развития основных грузоотправителей в разрезе выделенных групп продукции (грузов)

5.5. Балансовые расчеты и диаграммы грузопотоков

5.2. Формирование грузопотоков за счет районов нового освоения

5.3.Прогноз изменений в объемах экспорта и импорта

5.4. Формирование сценариев изменений в грузопотоках

4 Анализ и обработка результатов

• прогнозные интерактивные схемы агрегированных грузопотоков с территориальной привязкой;

. сводные прогнозные данные 1рузопотоков по отделениям СВЖД и наиболее крупным промышленно-транспортным узлам;

• прогнозные схемы корреспонденции грузов между отделениями, а также детализованные в разрезе участков СВЖД схемы грузопотоков.

Результаты исследования использованы для разработки:

• комплекса взаимосвязанных инвестиционных проектов развития железнодорожного транспорта в ареале СВЖД;

• моделей функционирования подсистем подведомственного СВЖД хозяйства, стратегии и тактики наращивания его конкурентных преимуществ с учетом неуклонно нарастающей межотраслевой конкуренции;

• современных организационно-экономических технологий управления, включая создание эффективных механизмов транспортного маркетинга.

Исследование рассматривалось как составная часть информационной системы мониторинга и прогнозирования показателей развития отрасли.

Информационный анализ текущего состояния системы и ее окружения (блок 3 модели) вследствие сложности системы и ее взаимосвязей был разбит на ряд относительно самостоятельных этапов. Первый из них — анализ динамики развития СВЖД в целом и динамики основных грузообразующих отраслей — имел обобщенный характер и отражал текущие количественные характеристики системы. Более детальная проработка динамики развития железнодорожного транспорта территории и развития грузообразующих отраслей позволила сформировать обширный аналитический материал, включающий следующие разделы:

1) детальный анализ динамики основных грузообразующих отраслей;

2) динамика производства важнейших видов грузообразующей продукции в зоне хозяйствования СВЖД;

3) анализ текущего состояния грузопотоков по номенклатуре, его структура по отправлению и прибытию; ввоз и вывоз грузов производственно-технического назначения;

4) номенклатура наиболее важных видов грузообразующей продукции, их доля в прибытии и отправлении по станциям СВЖД;

5) анализ агрегированных грузопотоков по отделениям и станциям;

6) балансовые расчеты и диаграммы грузопотоков на базовый период.

В соответствии со специализацией хозяйственного комплекса анализ динамики грузообразующих отраслей территории (блок 3.1 модели) осуществлялся в разрезе следующих видов продукции:

энергетических углей и торфа в Свердловской и Пермской областях, объемов ввоза углей, производства электроэнергии;

железной руды, чугуна, проката, стальных труб;

медной руды, медного концентрата, черновой меди, алюминия;

продукции химической и нефтехимической промышленности;

минеральных удобрений, синтетических смол и пластмасс;

продукции машиностроения;

продукции лесной и деревообрабатывающей промышленности;

продукции промышленности стройматериалов.

Полученная аналитическая информация в территориальном разрезе (по областям) сопоставлялась с анализом общей структуры грузопотоков в зоне хозяйствования СВЖД (блок 3.3 модели). Это позволило выявить основные причинные взаимосвязи объемов производства основных видов продукции с объемами отправления и прибытия преобладающих грузов. Такой подход позволил в первом приближении установить взаимозависимость динамики производства и динамики отправления и прибытия основных грузов.

Объемы производства важнейших видов грузообразующей продукции анализировались в динамике также для зоны хозяйствования СВЖД (блок 3.2 модели). Аналитическая информация детализировалась по видам грузов, важнейшим отправляющим и принимающим станциям отделений СВЖД (блок 3.4 модели). Это позволило определить не только номенклатуру основных грузопотоков через станции, но также выявить важнейшие предприятия и территориальные промышленные узлы, обслуживаемые принимающими и отправляющими станциями отделений.

Обобщенное (сводное) отображение текущего состояния и схемы грузопотоков (блок 3.5 модели) и корреспонденция грузопотоков между отделениями (блок 3.6 модели) являются информацией, необходимой для следующего блока 4 — анализа существующей (базовой) схемы грузопотоков по выделенной агрегированной номенклатуре важнейших грузов.

Анализ агрегированных грузопотоков как в целом по СВЖД, так и в разрезе ее отделений (блок 4 модели), основных грузоотправителей и грузополучателей произведен по основной номенклатуре грузов. Кроме этого были составлены схемы агрегированных грузопотоков по видам грузов без учета транзитных и внутристанционных перевозок. Анализ сложившейся схемы грузопотоков для каждого выделенного агрегированного вида продукции имеет специфику, обусловленную ролью соответствующих видов продукции в хозяйстве территорий, характером ее производства, потребления, отношения к экспорту и импорту, территориальными пропорциями перевозок.

Архитектура блока 5 модели, отражающего этапы формирования прогнозных грузопотоков, на рисунке представлена в упрощенном виде. Все элементы этого блока взаимосвязаны между собой, и результаты прогноза не могут быть сведены к формированию совокупности количественных оценок. Тем не менее, представляется целесообразным выделить относительно самостоятельные блоки прогноза, причем взаимосвязи между ними не являются последовательными. На основе логического и экономического анализа, а также формальных расчетных процедур результаты каждого блока интегрируются в сценарии перспективных изменений грузопотоков.

В Блоке 5 1 модели оцениваются изменения объемов производства важнейших грузообразующих видов продукции по основньм межотраслевым комплексам (металлургическому, химическому, топливно-энергетическому, строительному) с учетом общих предпосылок и факторов развития, а также специфики территориальных взаимосвязей по производству и поставкам продукции. Проработка перспектив развития осуществлялись для предприятий различных подотраслей, и с их учетом в последующих блоках формировались сценарии изменения грузопотоков за счет металлопродукции, железорудного сырья, кокса. Соответствующий анализ был проведен также для предприятий цветной металлургии и химического комплекса. Одним из основных аспектов исследований в блоке 5 1 был анализ перспективных потребностей территории в грузообразующем топливе (углях, торфе, мазуте) на основе информации, полученной по межотраслевой модели. Существующая система обеспечения территории топливом является многообразной по видам ресурсов. Каждый потребитель использует определенный вид топлива; переход на другой вид топлива либо технологически невозможен, либо связан с дополнительными затратами, величина которых с увеличением мощности станций значительно возрастает.

Блок 5 2 модели — оценка возможностей формирования перспективных грузопотоков за счет районов нового освоения Поскольку речь идет о возможности возникновения новых потоков, обусловленных вложениями средств в развитие новых производств, следует отметить повышенную неопределенность прогнозных параметров данного блока. Трудности проблемы обобщения результатов данного блока связаны со значительной неопределенностью временных параметров освоения новых производств. В связи со значительными трудностями привлечения инвестиций, особенно в строительство и развитие железнодорожной сети, сценарии ближайшего и среднесрочного периода относительно масштабов новых потоков являются весьма консервативными.

Блок 5.3 модели — прогноз изменений в объемах экспорта и импорта. При разработке основных показателей прогноза учитывались как основные тенденции социально-экономического развития, так и вероятностный характер его развития. Сложившаяся модель российской экономики характеризуется экспортно-сырьевой ориентацией, в то время как отечественное производство для внутреннего рынка продолжает снижаться.

В блоке 5.3 был осуществлен детальный анализ текущего состояния экспортных и импортных грузопотоков СВЖД. В экспорте была изучена динамика продукции лесного комплекса, цветной металлургии (алюминий, медь, титан), строительного комплекса (кварц, асбест, доломит кальцинированный и др.), нефти и нефтепродуктов, удобрений, чугуна и ферросплавов, проката и т.п. В импорте — угля энергетического, продуктов питания, железной руды и др. Выходная информация блока — среднесрочный прогноз динамики основных экспортно-импортных грузов СВЖД.

Формирование сценариев изменений в грузопотоках осуществляется в блоке 5 4 модели. Весь процесс разделен на несколько этапов. Это позволяет рассмотреть отдельно сценарии, связанные с общими условиями развития хозяйства территории и его взаимосвязей с другими регионами, и сценарии, отражающие изменения в производственно-технологических связях грузообразующих отраслей и крупнейших предприятий. В соответствии с целями исследования анализ ограничивается выявлением главных тенденций в изменении грузопотоков и оценкой общего уровня изменений в соответствии с выбранными сценариями. Основной информацией, используемой для построения сценариев этой группы, являются оценки перспективных объемов производства продукции. Такие оценки имеют вариантный характер и исходят из известного уровня производства, а также учета факторов, влияющих на изменение этого уровня. Вариантность оценок обусловлена не только приближенным характером учета существенных факторов, но и неопределенностью общих условий будущих периодов. По нашему мнению, при расчете оценок такого рода следует с осторожностью принимать во внимание оптимистические утверждения администрации ряда крупнейших предприятий. Для согласованного изменения грузопотоков необходимо учитывать, в первую очередь, прямые технологические связи переделов. В первом приближении для укрупненных расчетов можно использовать сложившиеся пропорции' производства. Более точные результаты могут быть получены применением средних показателей расхода сырья и материалов на товарную продукцию. Для оценки дополнительных затрат топлива и электроэнергии целесообразно использовать соответствующие коэффициенты для конкретных предприятий. Среди косвенных изменений в объемах грузоперевозок особое внимание необходимо уделить перевозкам угля для производства кокса, для прямого производственного использования, для учета изменений в потреблении электроэнергии. Подобные корректировки необходимы также и при формировании сценариев развития других отраслей — производства стройматериалов и химического комплекса, а также цветной металлургии.

В блоке 5.5 были исследованы сложившиеся грузопотоки между станциями СВЖД и их прогнозные изменения.

Как уже отмечалось выше, концепция рассматриваемой модели не предусматривает получение информации для непосредственного нормативного применения. Применение описанной модели позволяет создать обновляемую информационную базу для регулярной оценки и уточнения прогнозных грузопотоков. Очевидна необходимость такой информации как средства повышения эффективности управления, принятия правильных стратегических и тактических решений. На ее основе создается единое информационное пространство для разработки проектов, обеспечивающих управление ресурсами транспортной системы и снижение финансовых потерь и рисков.

V. Предложена авторская модель формирования набора и размера налоговых льгот, предназначенная для прогнозирования финансового состояния предприятий на территории в зависимости от выбранного варианта льгот и налоговых поступлений.

Модель предназначена для прогнозирования финансового состояния предприятий в зависимости от выбранного варианта льгот и налоговых поступлений в бюджеты, то есть для оценки, какие льготы целесообразнее всего предоставить, как они будут использованы и за счет каких средств и когда возмещены бюджету. Блоки модели связаны с оценкой эффективности мер поддержки предприятия с позиций различных хозяйствующих субъектов. В принципе выгодность или невыгодность таких преференций, как отсрочка или рассрочка платежа, налоговый или инвестиционный кредит нельзя оценить, не учитывая разновременности затрат и результатов, то есть без операции дисконтирования к притокам и оттокам средств, связанным как с предоставлением льгот, так и с последующим ростом налоговых поступлений в бюджеты различных уровней.

Предлагаемая имитационная модель позволяет прогнозировать финансовое состояние совокупности предприятий на территории в зависимости от выбранного варианта льгот и налоговые поступления в бюджеты всех уровней, т.е. оценить, какие льготы целесообразнее всего предоставить, как они будут использованы и за счет каких средств и когда возмещены. Имитационная модель содержит следующие блоки.

1. Производство и реализация продукции. На основе прогнозных данных о ценах, объемах выпуска продукции в натуральном выражении, остатках незавершенного производства и нереализованной продукции определяются объемы валовой, товарной и реализованной продукции.

2. Текущие затраты на производство и реализацию продукции. Прогнозные коэффициенты рентабельности позволяют определить полную себестоимость и прибыль от реализации. С учетом прочей реализации и сальдо внереализационных операций определяется балансовая прибыль.

3. Налоги, платежи и сборы. В качестве основных показателей для расчета налогов, платежей и сборов рассматривались выручка от реализации; фонд оплаты труда; стоимость имущества; минимальная заработная плата и численность работников; себестоимость продукции; балансовая прибыль, затраты и расходы, учитываемые при определении налога на прибыль; стоимость товарного продукта, полученного и реализованного из фактически добытых полезных ископаемых. На их основе определяется распределение налогов по различным бюджетам и внебюджетным фондам.

4. Чистая прибыль и прибыль в распоряжении предприятия.

5. Инвестиции.

6. Оценка эффективности мер поддержки предприятий на территории с позиций различных хозяйствующих субъектов и органов управления.

Описанный модельно-методический подход был апробирован при обосновании конкретного набора и размера льгот технопарку «Высокогорский» (г. Нижний Тагил). Проведенная серия расчетов предусматривала варьирование набора и размеров льгот по налогам в федеральный, областной и местный бюджеты. Проведенные расчеты основывались на использовании упомянутой выше имитационной модели, позволяющей учесть в агрегированной форме основные факторы, влияющие на налоговые отчисления. В частности, учитывалась динамика объемов производства всех основных видов продукции, предусмотренных программой создания технопарка на базе ОАО «Высокогорский ГОК», а также размеров необходимых инвестиций.

В расчетах прогнозы ограничивались пятилетним периодом; за пределами этого периода необходимость в финансовой поддержке предприятия исчезала. В качестве основного результата мер государственной поддержки рассматривалось увеличение прибыли в распоряжении предприятия. Этот показатель аккумулирует влияние налоговых льгот различного типа: по налогам, относимым и на себестоимость продукции, и на финансовые результаты деятельности. Кроме этого, одновременно учитывалось изменение финансовых показателей работы предприятия и текущих размеров затрат и отчислений. Схема расчетов позволила достаточно просто оценить различные варианты налоговых льгот, их динамику и характер. Задавались такие условия и параметры, как увеличение разрыва во времени между затратами в производство (вложения в оборотные средства) и поступлением доходов в связи с неплатежеспособностью покупателей (заказчиков), рост дебиторской задолженности и общего размера оборотных средств, замедление скорости оборота.

Все налоги и отчисления были разделены на четыре группы: местные, областные, федеральные и отчисления во внебюджетные фонды. Рассматривалось пять вариантов налоговых льгот; при этом анализ основывался на следующих предположениях. Варианты должны отражать различную ситуацию в принятии решений по льготам; комбинировались льготы по местным, областным и федеральным налогам; не предусматривались льготы по отчислениям во внебюджетные фонды и по НДС, что связано с качественной характеристикой таких отчислений и низкой вероятностью получения таких льгот; наиболее детально прорабатывались возможные льготы по местным и областным налогам, как наиболее доступные для предприятий.

Расчеты показали значительную зависимость возможностей финансирования программы создания технопарка от размера, динамики и структуры налоговых льгот, а также существенное расширение возможностей реинвестирования прибыли. Положительная во всех вариантах динамика покрытия инвестиций за счет собственных средств говорит о возможности постепенного снижен

Очевидно, что обоснование и выбор мер селективной поддержки предприятия должны быть взаимоувязаны с детальным анализом и оценкой показателей программы развития производства, динамики перспективных финансовых результатов и их надежности. Характерной чертой этой аналитической работы является определение возможностей предприятия по возмещению в будущем предоставляемых ему налоговых льгот. Таким образом, предоставляемые налоговые льготы на определенных этапах реализации программы в сущности означают приобретение будущих налоговых поступлений, и анализ программы должен выяснить достаточность притока денежных средств для оправдания льгот.

Рассмотренные локальные проекты ориентированы на реализацию отдельных направлений программы создания технопарка и характеризуются различной эффективностью инвестиций. Последняя обусловлена конкретными особенностями и условиями реализации проектов: их основными целями, сроками реализации, степенью проработки отдельных разделов и готовности проектов к реализации, наличием необходимых ресурсов и др. Это затрудняет и фактически делает невозможным сопоставление некоторых проектов по экономической эффективности. Однако из анализа программы следует явный вывод о необходимости рассмотрения и оценки всех проектов в их единстве, что целесообразно не только с позиции их вхождения в общую программу, но и в связи с неустранимой взаимосвязью и пересечением разделов отдельных проектов.

Аналитические расчеты показали значительную зависимость возможностей финансирования программы создания технопарка от размера, динамики и структуры налоговых льгот и существенное расширение, даже в наименее благоприятных вариантах, возможностей реинвестирования прибыли. Положительная во всех вариантах динамика покрытия инвестиций за счет собственных средств свидетельствовала о возможности постепенного снижения налоговых льгот. Проводился также расчет срока компенсации налоговых льгот за счет средств АО «ВГОК».

Анализ был дополнен оценкой надежности получаемых показателей. Для взаимоувязки налоговых льгот и целевого финансирования с показателями потоков чистой прибыли, капитальных и текущих затрат и рентабельности инвестиций необходим тщательный экспертный анализ разделов основных проектов, связанных с необходимыми объемами затрат, их динамикой, объемами реализации продукции и ее прибыльностью, оценкой прогнозных объемов спроса на продукцию. Оценка вариабельности таких параметров была использована для определения интервалов возможных значений показателей эффективности как отдельных проектов, так и программы в целом. Параметрический анализ результатов позволяет осуществить в дальнейшем различные конкретные способы сопоставления издержек по финансовой поддержке предприятия с возможными эффектами.

Основные положения диссертационного исследования опубликованы в работах:

Индивидуальная монография 1. Гимади И.Э. Экономико-математические модели территориальных систем: регион, отрасль, предприятие. Екатеринбург: УрО РАН, 2002. - 24,0 п.л.

Монографии в соавторстве 2 Перевалов Ю.В., Басаргин В.Ф., Бурков А.Л., Гимади Н.Э., Добродей В.В., Романова O.A. Приватизация и эффективность деятельности отраслей и предприятий: ситуация в промышленности Свердловской области. Екатеринбург: УрО РАН, 1998. - 12,3 п.л. (авторские - 2,5 п.л.).

3. Перевалов Ю.В., Добродей В.В., Гимади И.Э. Модели финансового менеджмента на предприятии. Екатеринбург: УрО РАН, 1999. - 20,0 п.л. (авторские - 6,0 п.л.).

4. Бандман М.К., Зубков К.И., Гимади И.Э. и др. Исследование и подготовка программных мероприятий и нормативно-правовых актов по социально-экономическому развитию регионов, расположенных в зоне железнодорожных магистралей Сибири и Дальнего Востока (в 3-х томах). М.: Центр проблем интеграции, 2001. - 56,4 п.л. (авторские - 4,2 п.л.).

5. Суспицын С.А., Минакир П.А., Гимади И.Э. и др. // Проект СИРЕНА: влияние государственной политики на региональное развитие. Новосибирск: ИЭ и ОПП СО РАН, 2002. - 20,4 п.л. (авторские -1,8 п.л.).

6. Чемезов С.М., Мымрин B.C., Федоров М.В., Гимади И.Э. и др. Инвестиционный механизм АПК региона (на примере Свердловской области). Екатеринбург: Изд-во УрГЭУ, 2002. - 9,1 п.л. (авторские - 0,5 п.л.).

7. Гимади И.Э., Добродей В.В., Игнатьева Е.Д., Тоскунина В.Э., Ятнов В.А. Социально-экономическое развитие территории бассейна реки Печоры: проблемы и перспективы. Екатеринбург: ИЭ УрО РАН, 2003. - 12,6 п.л. (авторские - 2,8 п.л.).

8. Татаркин А.И., Гимади И.Э., Аверина J1М., Добродей В.В., Ятнов В.А. Транспортная стратегия Уральского федерального округа. - М.: Экономика, 2004. - 21,3 п.л. (авторские - 6,4 п-.л.).

Разделы в коллективных монографиях

13. Перевалов Ю.В., Гимади И.Э., Добродей В.В. // Уральский регион: проблемы и перспективы развития. - разд. 2.3. М.: Наука, 1991. - 1,0 п.л. (авторские - 0,4 п.л.).

14. Перевалов Ю.В., Гимади И.Э. Модельный анализ и прогнозирование структурных преобразований экономики Урала в условиях перехода к рынку // Экономические реформа в регионе: проблемы сочетания федерального и территориального. Екатеринбург: Наука, 1994. - 2,0 п.л. (авторские -1,0 п.л.).

15. Перевалов Ю.В., Гимади И.Э., Добродей В.В. Методы и модели прогнозирования социально-экономического развития региона // Урал на рубеже веков: проблемы и прогнозы социально-экономического развития. М.: Экономика, 2000. - 1,7 п.л. (авторские - 0,8 п.л.).

16. Гимади И.Э., Добродей В.В., Думлер Б.Л. Экономико-математические методы прогнозирования развития региона // Государственное регулирование региональных рыночных процессов. Екатеринбург: УрО РАН, 2002 - 1,8 п.л. (авторские - 0,8 п.л.).

17. Гимади И.Э., Петров М.Б., Ятнов В.А. Интеграционная роль транспорта в комплексном решении региональных проблем // Экономика региона на пути стабилизации. Екатеринбург: УрО РАН, 2002. - 1,0 п.л. (авторские - 0,4 п.л.).

18. Гимади И.Э., Добродей В.В. Рейтинговая оценка совокупности предприятий на территории как способ измерения их конкурентоспособности // Конкурентоспособность региона: Новые тенденции и вызовы. Екатеринбург: ИЭ УрО РАН, 2003. - 0,7 п.л. (авторские - 0,4 п.л.).

19. Огородников П.И, Гимади И.Э. Перспективы развития интегральных информационных систем // Роль и место информационных технологий в экономике АПК. Екатеринбург: УрО РАН, 2003. - 0,8 п.л. (авторские - 0,4

П.Л.).

20. Гимади И.Э., Нестерова H.H. Конкурентоспособность транспортно-логистического комплекса Урала в системе международных связей // Конкурентоспособность региона: Новые тенденции и вызовы. Екатеринбург: ИЭ УрО РАН, 2003. - 0,5 п.л. (авторские - 0,2 п.л.).

Статьи в журналах

21. Перевалов Ю.В., Гимади И.Э., Добродей В.В. Эффективность деятельности приватизированных предприятий и отраслей: методические вопросы анализа // Общество и экономика, 1997, № 9-10. - 1,5 п.л. (авторские - 0,5 п.л.).

22. Перевалов Ю.В., Гимади И.Э., Добродей В.В. Влияние приватизации на работу предприятий промышленности: анализ ситуации в Свердловской области // ЭКО, 1998, № 7-8, - 1,8 п.л.' (авторские - 0,6 п.л.).

23. Перевалов Ю.В., Гимади И.Э., Добродей В.В. Приватизация и эффективность деятельности промышленных предприятий: вопросы анализа // Вестник РГНФ, 1998, № 3 - 0,6 п.л. (авторские - 0,2 п.л.).

24. Перевалов Ю.В., Гимади Н.Э., Добродей В.В. Влияет ли приватизация на деятельность предприятий? // Вопросы экономики, 1999, № 6. - 0,9 п.л. (авторские - 0,3 п.л.).

25. Перевалов Ю.В., Гимади И.Э., Добродей В.В. Эффект приватизации предприятий промышленности: методология анализа и некоторые результаты // Экономика и математические методы, 2000, том 36, № 3. - 0,6 п.л. (авторские - 0,2 п.л.).

26. Perevalov Y, Dobrodey V., Gimadi I. Does Privatization Improve Performance of Industrial Enterprices? Empirical Evidence from Russia // Post-Communist Economies, 2000, vol. 12, № 3, Carfax Pub. Co, UK. - pp. 337-363. - 1,2 п.л. (авторские - 0,4 п.л.).

27. Гимади И.Э., Добродей B.B. Имитационное моделирование оценки и прогнозирования финансово-экономического состояния предприятия // Известия УрГЭУ , №4,2001. - 0,6 п.л. (авторские - 0,3 п.л.).

28. Гимади И.Э., Нестерова H.H. Путь для товаров и иностранных инвестиций: формирование транспортно-логистического комплекса Свердловской области и Уральского региона в системе торгово-экономических связей с Европейским союзом // Губернский деловой журнал (Екатеринбург), №1, 2002. - 0,4 п.л. (авторские - 0,2 п.л.).

29. Гимади И.Э. Петров М.Б., Ятнов В.А. Конкурентные преимущества транспортного комплекса Уральского федерального округа // Интеграция: власть, наука, производство (Екатеринбург), №1, 2003. - 0,4 п.л. (авторские -0,2 п.л.).

Брошюры

30. Романова O.A., Гимади И.Э. и др. Развитие металлургического комплекса на основе структурных преобразований. Свердловск: УрО АН СССР, 1989. -2,2 п.л. (авторские - 0,5 п.л.).

31. Перевалов Ю.В., Гимади И.Э. Предприятие и потребитель: обоснование маркетинговой стратегии. Екатеринбург: УрО РАН, 1991. - 2,0 п.л. (авторские -1,0 п.л.).

32. Гимади И.Э. Использование межотраслевой динамической модели при прогнозировании развития машиностроения региона. Екатеринбург: УрО РАН, 1991.-1,5 п.л.

33. Перевалов Ю.В., Гимади И.Э. Экономико-математические модели выявления эффективных сфер и объектов инвестирования. Екатеринбург: УрО РАН, 1991.-1,0 п.л. (авторские - 0,5 п.л.).

34. Перевалов Ю.В., Татаркин А.И., Бурков А.Л., Басаргин В.Ф., Романова O.A., Гимади И.Э. и др. Методические вопросы анализа эффективности работы приватизированных отраслей и предприятий промышленности. Екатеринбург: УрО РАН, 1996. - 5,2 п.л. (авторские - 0,7 п.л.).

35. Перевалов Ю.В., Гимади И.Э. Экономико-математические методы и модели управления инвестиционным процессом города. Екатеринбург: УрО РАН, 1999. - 1,2 п.л. (авторские - 0,6 п.л.).

36. Перевалов Ю.В., Басаргин В.Ф., Гимади И.Э., Добродей В.В. Анализ формирования акционерной собственности и корпоративного контроля на приватизированных предприятиях Свердловской области. Екатеринбург: УрО РАН, 1999. - 6,2 п.л. (авторские -1,5 п.л.).

37. Перевалов Ю.В., Гимади И.Э., Добродей В.В. Анализ влияния приватизации на деятельность промышленных предприятий. М.: РПЭИ, 2000. - 5,2 п.л. (авторские - 1,5 п.л.).

38. Гимади И.Э., Пащина Е.В. Моделирование воспроизводства оборотного капитала фирмы. Екатеринбург: УрО РАН, 2000. - 2,3 п.л. (авторские - 1,1 п.л.).

39. Добродей В.В., Думлер Б.Л., Гимади И.Э. Вопросы совершенствования системы управления трудом на предприятии: формирование и распределение фонда оплаты труда как фактор повышения стабильности и конкурентоспособности. Екатеринбург: УрО РАН, 2000. - 4,5 п.л. (авторские -1,5 п.л,).

40. Perevalov Y., Gimadi I., Dobrodey V. Analysis of the Impact of Privatisation on the Performance of Medium- and Large-size Industrial Enterprises in Russia. Moscow: EERC, 2000. - 5,2 п.л. (авторские -1,5 п.л.).

41. Гимади И.Э., Юрпалов С.Ю. и др. Основные направления реализации государственной транспортной политики в Уральском федеральном округе. Екатеринбург: ЦЭПиП УрФО, 2001. - 3,7 п.л. (авторские - 0,5 п.л.).

42. Гимади Н.Э., Добродей В.В., Игнатьева Е.Д. Проблемы и перспективы социально-экономического развития территории бассейна реки Печоры. Екатеринбург: ИЭ УрО РАН, 2003. - 3,2 п.л. (авторские -1,4 п.л.).

43. Гимади И.Э., Ли В.А., Мариев О.С. Влияние трансформационных факторов на развитие кредитных организаций региона. Екатеринбург: ИЭ УрО РАН, 2003. - 2,0 п.л. (авторские - 0,6 п.л.).

44. Гимади И.Э., Дрокин В.В., Журавлев A.C. Методологические аспекты размещения сельскохозяйственного производства в промышленном регионе в условиях рынка. Екатеринбург: ИЭ УрО РАН, 2003. - 2,0 п.л. (авторские -0,6 п.л.).

45. Gimadi I., Dobrodei V., Ignatieva Е. The Pechora river basin development: social and economical problems and perspectives. Yekaterinburg: IE UD RAS, 2003. - 3,6 п.л. (авторские -1,2 п.л.).

46. Гимади И.Э., Добродей В.В. Экономико-математическое моделирование металлургического комплекса региона. Екатеринбург: ИЭ УрО РАН, 2003. -3,2 п.л. (авторские -1,6 п.л.).

47. Гимади И.Э., Аладьева Н.В. Моделирование влияния институциональных и конъюнктурных факторов на деятельность субъектов хозяйствования. Екатеринбург: ИЭ УрО РАН, 2003. - 4,2 п.л. (авторские - 2,1 п.л.).

48. Гимади И.Э., Мариев О.С. Ханафиева C.B. Факторы эффективного функционирования российской банковской системы в трансформационных условиях. Екатеринбург: ИЭ УрО РАН, 2003. - 2,0 п.л. (авторские - 0,6 п.л.).

49. Гимади И.Э., Добродей В.В. Мариев О.С. Модели и методы финансового регулирования в условиях неоднородности банковского сектора. Екатеринбург: ИЭ УрО РАН, 2003. - 4,3 п.л. (авторские - 1,4 п.л.).

50. Татаркин А.И., Гимади И.Э., Аверина Л.М., Добродей В.В., Ятнов В.А. Основные положения транспортной стратегии Уральского федерального округа. Екатеринбург: ИЭ УрО РАН, 2005. - 2,3 п.л. (авторские - 0,6 п.л.).

Статьи в сборниках

51. Гимади И.Э. К проблеме оптимизации перспективного развития региональных машиностроительных комплексов // Хозяйственный механизм

и интенсификация производства в регионе. - Уфа: БФ АН СССР, 1987. - 0,5 п.л.

52. Гимади И.Э. Об одном подходе к исследованию перспектив развития региональных машиностроительных комплексов // Совершенствование механизма хозяйствования и управления в машиностроении Урала. -Свердловск: УрО АН СССР, 1988. - 0,4 п.л.

53. Гимади И.Э. Методические вопросы использования динамической модели межотраслевого баланса при изучении процесса регионального воспроизводства // Региональные проблемы эффективности и интенсификации общественного производства. - Свердловск: УрО АН СССР, 1988. - 0,2 п.л.

54. Гимади И.Э. Проблемы исследования машиностроительного комплекса крупного региона на основе системы моделей // Экономико-математическое моделирование развития региона. - Свердловск: УрО АН СССР, 1989. - 0,7 п.л.

55. Гимади И.Э. Использование комплекса моделей при обосновании перспективного развития машиностроения крупного экономического района // Совершенствование планирования и моделирования многоотраслевых комплексов и отраслей. - Новосибирск: СО АН СССР, 1989. - 0,5 п.л.

56. Гимади И.Э. Исследование проблем внутрирегионального развития и размещения машиностроительного производства с помощью модели регионального машиностроительного комплекса // Вопросы моделирования развития региональных производственных систем. - Свердловск: УрО АН СССР, 1989. - 0,5 п.л.

57. Гимади И.Э. Моделирование воспроизводства активной части основных фондов народного хозяйства Урала // Повышение эффективности инвестиционного процесса на Урале. - Свердловск: УрО АН СССР, 1990. -0,4 п.л.

58. Гимади И.Э. Моделирование развития и размещения машиностроительного производства: региональный аспект // Экономико-математические методы в региональных предплановых исследованиях. -Свердловск: УрО АН СССР, 1991. - 1,0 п.л.

59. Гимади И.Э., Добродей В.В. Методический подход к прогнозированию показателей перспективного развития автомобильного транспорта региона // Региональная экономика и региональная политика. Екатеринбург: Изд-во УрГЭУ, 2001. Вып. 6. - 0,6 п.л. (авторские - 0,3 п.л.).

60. Гимади И.Э. Теоретические проблемы моделирования развития транспортного комплекса крупного региона // Труды Всероссийского симпозиума по экономической теории. Екатеринбург: ИЭ УрО РАН, 2003.0,2 п.л.

61. Гимади И.Э. Прогнозирование железнодорожных грузопотоков в регионе // Проблемы и перспективы развития железнодорожного транспорта. Т. 3. -Екатеринбург: Изд-во УрГУПС, 2003. - 0,5 п.л.

№15304

РНБ Русский фонд

2006-4 14003

Подписано в печать 19.08.2005 Формат бумаги 60x84. Бумага для множительных аппаратов. Печать плоская Усл. Печ. л. 2,4

Заказ 156 Тираж 100 экз.

Издательство

Уральского государственного экономического университета Екатеринбург, ул. 8 Марта, 62

ПОПУрГЭУ

Уральский государственный экономический университет

Диссертация: содержание автор диссертационного исследования: доктора экономических наук, Гимади, Илья Эдуардович

Введение

1. Теоретические проблемы моделирования развития 16 территориальных систем

1.1. Общие положения системного моделирования развития региона

1.2. Металлургический комплекс

1.3. Топливно-энергетический комплекс

1.4. Машиностроительный комплекс

1.5. Транспортный комплекс

2. Методические вопросы экономико-математического 105 моделирования территориальных комплексов

2.1. Региональная межотраслевая динамическая модель Ю

2.2. Модель регионального хозяйственного комплекса

2.3. Имитационное моделирование инвестиционных потоков в регионе

2.4. Оценка обеспеченности территориального хозяйства топливно- 136 энергетическими ресурсами

3. Анализ и моделирование развития транспортного комплекса 145 территории

3.1. Обзор проблем транспортного развития Урала

3.2. Имитационная модель развития транспортной подсистемы 181 территории (на примере Свердловской железной дороги)

3.3. Методика и схема анализа агрегированных грузопотоков

4. Моделирование функционирования предприятий на территории

4.1. Рейтинговая оценка предприятий как потенциальных объектов 221 инвестирования и селективной государственной поддержки

4.2. Модель обоснования набора и размера налоговых льгот

4.3. Проблемы создания и развития информационных систем на 257 уровне территориального управления экономическими процессами

Диссертация: введение по экономике, на тему "Экономико-математическое моделирование развития и размещения региональных производственных систем"

Актуальность темы исследования. В условиях формирования принципиально новой системы государственного регулирования экономики особую значимость приобретают проблемы анализа и прогнозирования развития экономики регионов, отраслей и субъектов хозяйствования. Глубокая вариантная проработка прогнозов невозможна без применения экономико-математического инструментария, проведения имитационных компьютерных расчетов.

Анализ текущего состояния применения экономико-математических моделей на различных территориальных уровнях показывает, что они используются при решении задач прогнозирования явно недостаточно. Это относится к преобладающей части предприятий, акционерных обществ, финансово-кредитных учреждений. Изучаемые экономические процессы обычно настолько сложны, многофакторны, стохастичны, динамичны, что принятие хозяйственных решений без применения модельного инструментария и вариантных прогнозных расчетов не позволяет обеспечить их достаточную надежность.

Особую сложность проблема прогнозирования развития экономики приобретает в условиях коренной трансформации ее структуры. Структурные сдвиги в хозяйственных комплексах регионов, хотя и определяются в основном общими закономерностями преобразований экономики России, обладают определенными специфическими особенностями. Например, в старопромышленных регионах значительная часть негативных тенденций и факторов, характерных для экономики страны, проявляется наиболее резко и болезненно. В этой связи для повышения обоснованности прогнозов территориального развития необходимо выбрать, доработать и адаптировать такие модели и методы, которые в наибольшей степени отражают специфические свойства рассматриваемых объектов.

В России существуют предпосылки для ускоренного экономического роста, и реализация имеющегося потенциала сдерживается, в первую очередь, неэффективной структурой экономики территорий (преобладанием производства сырья, высокой энергоемкостью производства, критическим возрастом производственной инфраструктуры). Существенный экономический рост уже в ближайших периодах будет затруднен ограниченностью ресурсов (энергетических, эффективных производственных фондов и др.), а также возможными глобальными конъюнктурными колебаниями. Назрела неотложная необходимость проводить надежную, стимулирующую экономический рост макроэкономическую политику, нацеленную на структурную перестройку, создание благоприятного предпринимательского и инвестиционного климата, обеспечение стабильных и справедливых взаимоотношений государства, регионов и общества, преодоление горизонтальной и вертикальной несбалансированности бюджетной системы. Необходимость вариантных прогнозных расчетов, обеспечивающих информационную поддержку выбора направлений экономической политики, предопределяет актуальность разработки соответствующих прикладных систем. Такой подход, доказавший свою практическую значимость в странах с развитой рыночной системой и уже получивший определенное развитие на уровне крупных отечественных предприятий (корпораций), должен быть реализован и на территориальном уровне.

Можно констатировать, что актуальность вопросов, связанных с разработкой моделей и методов анализа, прогнозирования и обоснования развития и размещения производства на различных иерархических уровнях территориальных производственных систем, вытекает из двух основных положений:

• целесообразности использования систем формализованных расчетов и современных информационных технологий в большинстве методик, применяемых для разработки территориальных схем развития и размещения, производства, прогнозов и программ развития территориальных комплексов, отраслей, корпораций и крупных предприятий, территориальных зон и сфер хозяйствования;

• необходимости перманентной модернизации традиционных моделей и методик, а также разработки новых подходов, учитывающих системные изменения государственного управления и регулирования экономики, отношений собственности, конкуренции на рынках и целевых установок деятельности на всех уровнях народного хозяйства.

В последнее время ряд крупнейших корпораций и банков уже используют или внедряют различные системы поддержки комплексного решения управленческих, финансовых, аналитических, кадровых и информационных проблем. Расширяется также реализация имитационных систем поддержки решений по регулированию социально-экономического развития на различных уровнях управления. Функционирование подобных систем основано на использовании моделей оценки решений различного типа: балансовых, статистических, оптимизационных, группового выбора, экспертных, процедур системного анализа и других.

Степень разработанности исследуемой проблемы неодинакова по отношению к ее отдельным аспектам.

К наиболее значительным представителям мировой экономической мысли, исследования которых обеспечили диверсификацию математических методов и современной экономической теории, можно отнести JI. Вальраса, JI.B. Канторовича, Дж. М. Кейнса, В. Леонтьева, О. Ланге, К. Маркса, А. Маршалла, В. Парето, П. Самуэльсона.

Вопросы экономико-математического моделирования деятельности территориальных систем представлены в работах А.Г. Аганбегяна, А.Г. Гранберга, В.В. Кулешова, Д.С. Львова, В.Л. Макарова, B.C. Немчинова, Н.П. Федоренко, С.С. Шаталина. По нашему мнению, не уделяется должного внимания разработанному в 60-80-е годы в СССР инструментарию решения задач развития и размещения производства, который был нацелен на комплексный учет отраслевых и территориальных условий и ограничений. Вместе с тем, особенности постановки и реализации упомянутых задач во многом определялись воздействием административно-командной системы планирования и управления. В частности, недостаточно подробно рассматривались финансово-экономические аспекты, а также факторы риска и неопределенности. Весьма плодотворной выглядит идея синтеза и совмещения преимуществ зарубежных и отечественных методов оценки инвестиций и аппарата моделей развития и размещения производства. Естественно, что в современных условиях изменения функций и возможностей субъектов хозяйствования и управления представляется нецелесообразным ограничиваться стандартными постановками одно- и многопродуктовых производственно-транспортных задач, перенося их в безусловном порядке на современную российскую почву. Соображения о необходимости соответствующей адаптации, интерпретации и актуализации сформировавшихся в дореформенный период теоретических принципов и методических положений в сочетании с личным практическим опытом соискателя во многом обусловили выбор темы и цели диссертационного исследования.

Несомненный интерес для соискателя представил системный анализ разнокачественных проблем развития и размещения производства восточных районов страны, который дали в своих работах уральские и сибирские ученые Е.Г. Анимица, М.К. Бандман, Х.Н. Гизатуллин, И.И. Еремин, Д.М. Казакевич, В.А. Крюков, Е.М. Козаков, А.А. Куклин, В.Н. Лаженцев, В.П. Пахомов, Н.М. Ратнер, О.А. Романова, М.А. Сергеев, В.И. Суслов, С.А. Суспицын, А.И. Татаркин, Р.В. Фаттахов, В.П. Чичканов.

Целью диссертационного исследования является развитие методологии системного моделирования и создание модельно-методического инструментария анализа, прогнозирования и обоснования контуров развития и размещения производства в регионе.

Достижение поставленной цели потребовало решения следующих задач:

1) сформировать на основе анализа литературы по системному моделированию теоретические подходы к исследованию развития и размещения региональных производственных систем;

2) конкретизировать общие положения системного моделирования развития и размещения производства в разрезе определяющих индустриальную специализацию Уральского региона металлургического, машиностроительного, топливно-энергетического, машиностроительного и транспортного комплексов;

3) разработать модельно-методический инструментарий анализа и прогнозирования региональных производственных систем, основанный на неформализованной схеме информационного обмена, которая позволяет учитывать в параметрах моделей результаты расчетов по другим иерархическим уровням;

4) провести анализ текущего состояния, тенденций и перспектив развития и размещения производства и вариантное прогнозирование агрегированных грузопотоков в ареале Свердловской железной дороги с использованием имитационной модели;

5) сформулировать рекомендации по информационной и программной поддержке модельно-методического инструментария исследования проблем развития и размещения региональных производственных систем на различных иерархических уровнях.

Объектомисследования являются территориальные производственные системы крупного индустриально развитого региона. В данной диссертационной работе отраслевой ареал ограничивается рассмотрением моделей и методик расчетов для оценки направлений развития ряда хозяйственных подсистем, выбор которых определяется территориальной специализацией Уральского региона. Успешное развитие таких базовых для Урала межотраслевых комплексов как машиностроительный, металлургический, горнодобывающий и топливно-энергетический комплексы невозможно без взаимоувязанного решения транспортных проблем территории. Поэтому значительное внимание уделяется транспортному комплексу и его подотраслям.

Поскольку представляемые исследования осуществляются в рамках проводимого под руководством соискателя более широкого и общего проекта разработки экономико-математического инструментария для анализа, прогнозирования и обоснования развития и размещения производства в регионе, в практических расчетах параллельно с разработкой моделей и методик осуществляется обмен информационными потоками с базами данных по отраслям, территориям и предприятиям.

Предметом исследования являются процессы развития и размещения производства в регионе, рассматриваемые с позиций системного моделирования. »

Теоретическую и методологическую основу исследования составили научные публикации отечественных и зарубежных авторов по вопросам экономико-математического моделирования территориального развития.

Основные методы исследования. Для решения отдельных задач использовались методы системного, логического, сравнительного анализа, метод аналогии, методы статистического анализа многомерных данных и, главным образом, инструментарий экономико-математического моделирования.

Информационной базой исследования послужили аналитические и статистические материалы Госкомстата РФ и его территориальных подразделений, данные министерств, ведомств, а также сведения о перспективах крупнейших предприятий Урала и сопредельных территорий, об этапах хозяйственного освоения районов добычи природных ресурсов.

Научная новизна диссертационного исследования заключается в решении важной народнохозяйственной проблемы по созданию модельно-методического инструментария анализа, прогнозирования и обоснования контуров развития и размещения производства в регионе. В результате проведенного исследования получены следующие результаты, содержащие элементы научной новизны и являющиеся предметом защиты:

1) разработана региональная межотраслевая динамическая модель, детально отражающая взаимозависимости между развитием фондосоздающих отраслей, технологической структурой капитальных вложений, элементами основных фондов и развитием хозяйства региона;

2) построена динамическая многоотраслевая производственно-транспортная модель регионального хозяйственного комплекса, которая дает возможность генерировать и сопоставлять варианты развития и размещения по территориальным зонам региона отдельных отраслей и межотраслевых комплексов;

3)> предложена авторская модель инвестиционных потоков в регионе, увязывающая различные варианты развития основных отраслей и крупных предприятий региона с динамикой налогооблагаемых показателей, что позволяет рассчитывать объемы причитающихся к уплате налогов и оценивать влияние мер селективной поддержки как на динамику развития отраслей, так и на размер налогооблагаемых показателей и налоговые поступления;

4) разработаны методологические положения и модельно-методический подход к анализу и прогнозированию железнодорожных перевозок с учетом текущего состояния, тенденций и перспектив развития и размещения производства в регионе, позволяющий генерировать базовые и прогнозные постанционные балансы по прибытию и отправлению грузов, прогнозные интерактивные схемы агрегированных грузопотоков с территориальной привязкой;

5) предложена авторская модель формирования набора и размера налоговых льгот, предназначенная для прогнозирования финансового состояния предприятий на территории в зависимости от выбранного варианта льгот и налоговых поступлений.

Практическая значимость заключается в том, что предложенные в работе подходы, методы, модели и рекомендации могут применяться в аналитических и прогнозных исследованиях при обосновании среднесрочных и перспективных прогнозов развития производственной сферы крупных регионов, схем развития и размещения производительных сил субъектов РФ, при выявлении направлений, сфер и объектов инвестирования в регионах. Это позволит повысить качество и обоснованность управленческих решений и программ на уровне региона.

Реализация результатов исследования достигнута при внедрении основных положений диссертационной работы в ряде программных и предплановых документов, таких как:

• "Основные направления реализации государственной транспортной политики", одобренные на совместном заседании Коллегии Минтранса РФ и представителей органов власти Урала (Екатеринбург, 11 апреля 2001 г.);

• "Инвестиционная программа ввода в постоянную эксплуатацию железнодорожных линий на участках Коротчаево - Новый Уренгой -Пангоды - Надым и Новый Уренгой - Ямбург", принятая к внедрению на выездной коллегии МПС РФ (Новый Уренгой, 21 апреля 2003 г.);

• "Программа модернизации и развития сети автомобильных дорог Уральского федерального округа до 2020 г.", утвержденная Росавтодором в 2004 г.;

• "Транспортная стратегия Уральского федерального округа" (2004 г.).

Результаты исследований в 2001-2004 гг., проведенных под научным руководством соискателя, отражены в плановых НИР ИЭ УрО РАН:

• "Методологический подход и методический инструментарий анализа прогнозирования развития и размещения производства в регионе";

• "Экономико-математическое моделирование деятельности территориальных комплексов";

• "Разработка информационно-аналитического обеспечения исследования территориальных систем";

• "Размещение сельскохозяйственного производства в промышленном регионе в условиях становления рыночных отношений".

Соискатель выступал в качестве координатора или научного руководителя от ИЭ УрО РАН:

• международного проекта Европейского сообщества № ICA2-CT-2000-10018 "Устойчивое развитие Печорского региона в изменяющихся условиях природы и общества (SPICE)", 2000-2003 гг.;

• проекта "Модельно-методическое обеспечение структурного прогноза технологического обновления экономики региона" в рамках комплексной программы Президиума РАН "Прогноз технологического развития экономики России с учетом новых мировых интеграционных процессов", 2003-2004 гг.;

• проекта фундаментальных исследований, выполняемого в рамках интеграции УрО РАН и СО РАН, "Разработка экономико-математического инструментария анализа, обоснования и прогнозирования контуров развития и размещения производства в УрФО", 2002-2004 гг.;

• проекта фундаментальных исследований, выполняемого в рамках интеграции УрО РАН, СО РАН и ДВО РАН, "Обоснование альтернативных вариантов модернизации и развития железнодорожных магистралей Урала, Сибири и Дальнего Востока" 2003-2004 гг.;

• трех грантов РГНФ и двух грантов РФФИ.

Отдельные результаты исследований используются в учебном процессе кафедры экономического моделирования и информатики Уральского государственного университета и кафедры экономики транспорта Уральского государственного университета путей сообщения.

Имеются документы, подтверждающие внедрение результатов диссертационной работы.

Апробация работы. Основные положения диссертации докладывались на ряде конференций, в том числе (за 2001-2004 гг.):

• международной научной конференции "Глобализация российских регионов Урала и Западной Сибири" (Сеул, Южная Корея, Ханкукский университет международных исследований, июнь 2003 г);

• международной научной конференции "Человек. Общество. Окружающая среда", (Екатеринбург, июнь 2001 г.);

• международной научно-практической конференции "Проблемы и перспективы инвестиционных процессов в Уральском регионе", (Екатеринбург, октябрь 2003 г.);

• международном симпозиуме по экономической теории (Екатеринбург, сентябрь 2002 г.);

• Южно-Уральском экономическом форуме (Челябинск, сентябрь 2002 г.);

• всероссийском симпозиуме по миниэкономике (Екатеринбург, июнь 2002 г.);

• "Уральском транспортном форуме" (Екатеринбург, сентябрь 2004 г.);

• координационных рабочих совещаниях по международному проекту "Устойчивое развитие Печорского региона в изменяющихся условиях природы и общества (SPICE)" в городах Апатиты (февраль 2001 г.), Екатеринбург (ноябрь 2001 г.), Абердин (апрель 2002 г.), Хельсинки (декабрь 2002 г.), Печора (февраль 2003 г.).

Публикации. Результаты научных исследований опубликованы в 135 работах по теме диссертации. Общий объем авторских листов - 138 пл.

Структура диссертации. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка использованных литературных источников и приложений, изложенных на 300 страницах основного текста, содержит 12 рисунков и 15 таблиц.

Диссертация: заключение по теме "Математические и инструментальные методы экономики", Гимади, Илья Эдуардович

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Назрела неотложная необходимость проводить надежную, стимулирующую экономический рост региональную политику, нацеленную на структурную перестройку, создание благоприятного предпринимательского и инвестиционного климата, обеспечение стабильных взаимоотношений государства, регионов и общества, преодоление горизонтальной и вертикальной несбалансированности межрегиональных отношений. Необходимость вариантных прогнозных расчетов, обеспечивающих информационную поддержку выбора направлений экономической политики, предопределяет актуальность разработки соответI ствующего экономико-математического инструментария и прикладных систем. Анализ текущего состояния применения экономико-математических моделей на различных территориальных уровнях показывает, что они используются при решении задач прогнозирования явно недостаточно. Это относится к преобладающей части регионов, отраслевых комплексов и корпораций. Очевидно, что принятие хозяйственных решений без применения модельного инструментария и вариантных прогнозных расчетов не позволяет обеспечить их достаточную надежность.

Проведенные в диссертационной работе исследования позволяет сделать следующие выводы.

1. Анализ существующего модельного обеспечения на уровне отраслей и территорий, а также схем и методик соответствующих расчетов показывает, что традиционные модели и подходы, применявшиеся для анализа процессов управления в период действия плановой системы управления экономикой, с современных позиций характеризуются рядом серьезных недостатков, ограничивающих возможности их применения в рыночной экономике.

К наиболее существенным структурным изъянам прежних подходов можно отнести:

• отсутствие развитых финансовых блоков;

• локальный характер анализируемых проблем управления;

• искаженное представление истинных целей развития;

• ориентация на директивные рычаги реализации и внедрения;

• недостаточный учет инициативы хозяйствующих субъектов.

2. Ряд недостатков моделей и подходов был обусловлен практикой централизованной системы управления, в частности, это затрагивало в существенной степени важнейшие аспекты развития производственных систем:

• ограничение возможностей выбора структуры продукции, поставщиков и потребителей; ♦

• ограничение возможностей выбора направлений развития производственной базы, специализации, сфер инвестирования, распределения прибыли и др.

3. С другой стороны, вряд ли следует отрицать, что многие разработки и модели совершенно и достаточно корректно отражают технико-экономические параметры моделируемых производственных процессов, их взаимосвязь в рамках региона и отрасли. В качестве примеров таких разработок можно привести ряд моделей оптимизационного типа для управления производственными и технологическими процессами, разработки крупномасштабных инвестиционных проектов и бизнес-планов, выбора структуры производственной программы с учетом множественности текущих и перспективных целей развития.

3. При соответствующей доработке и модернизации некоторые традиционные модели, методы, схемы расчетов могут оказаться полезными для анализа и прогнозирования процессов регионального развития, оценки существующих вариантов и схем их реализации. Кроме этого, многие принципы и методические подходы, характерные для традиционных моделей развития и размещения производства, могут быть использованы в модифицированном виде для оценки параметров структурно-функциональных моделей, соответствующих современным методикам и стандартам бизнес-процесссов.

4. Анализ имеющегося инструментария территориальных исследований показывает, что его модификация для адаптации к рыночным условиям хозяйствования объектов государственного регулирования позволяет применить значительный арсенал методов и подходов к разработке комплексных целевых программ социально-экономического развития, программ развития и размещения производства, государственного регулирования инвестиционных процессов. Здесь представляется целесообразным совместное применение модифицированных территориальных моделей различного типа и современных экономико-статистических моделей (например, моделей панельной обработки массивов данных).

5. В современных условиях изменения функций и возможностей субъектов хозяйствования и управления не представляется возможным ограничиться стандартными постановками одно- и многопродуктовых производственно-транспортных задач, перенося их в безусловном порядке на современную российскую почву. В диссертации сделана попытка реализовать идею синтеза и совмещения преимуществ зарубежных и отечественных методов оценки инвестиций и аппарата моделей развития и размещения производства.

6. Предложенная в диссертации региональная межотраслевая динамическая модель позволяет достаточно полно отразить особенности региональной инвестиционной политики и воспроизводства основных производственных фондов, выявить эффективные направления развития производственной сферы региона. Динамический характер модели дает возможность реалистично описать процессы валовых капиталовложений, условий прироста производственных мощностей в зависимости от чистых инвестиций и распределенного инвестиционного лага, оценить параметры, характеризующие затраты продукции па возмещение выбытия основных фондов. Однако, точечный характер модели не позволяет анализировать вопросы территориального размещения производства. Более того, методика расчетов не ориентирована на анализ изменений внутриотраслевой структуры хозяйства региона. Эти недостатки изолированного использования модели предлагается устранять на основе информационного обмена с моделью регионального хозяйственного комплекса, учитывающей конкретные технико-экономические показатели отраслевых вариантов развития и размещения производства на территории.

7. Использование модели регионального хозяйственногЬ комплекса основывается на разработке и количественном уточнении с помощью вариантных расчетов сценариев развития и размещения производства. Получаемая в результате информация содержит прогнозы межотраслевых и территориальных связей, а также учитывающие взаимозаменяемость ресурсов и дискретность вариантов развития и размещения производства оценки параметров территории. Направления использования получаемых оценок в практике государственного регулирования территориального развития имеют преимущественно конкретный характер, зависящий от специфики территории и взаимосвязей ее хозяйственного комплекса.

8. Исследование проблем развития регионального транспортного комплекса целесообразно осуществлять на основе обобщенной имитационной модели, позволяющей структурировать процессы анализа не только общих вопросов повышения эффективности функционирования транспортных систем, но и проблем, связанных с реализацией территориальных программ и проектов. Применение модели анализа и прогнозирования перевозок позволяет создать обновляемую информационную базу для регулярной оценки и текущего уточнения прогнозных показателей грузопотоков на основе интерактивных схем агрегированных грузопотоков с территориальной привязкой. При этом создастся единое информационное пространство для последующей разработки бизнес-проектов, обеспечивающих рациональное управление ресурсами транспортной системы и снижения финансовых потерь и рисков. Для регулярного использования модель должна быть достроена процедурами, повышающими ее функциональность. Применение графического описания информационных потоков в модели позволяет уточнить ее структуру и логику взаимосвязи отдельных этапов исследования, и, в конечном счете, обеспечить адекватность модели параметрам взаимодействия транспортной системы и хозяйствующих субъектов территории.

9. Ключевым моментом для повышения качества и обоснованности прогнозов развития и размещения производства является создание и развитие информационных систем. Для территориального уровня подобные системы должны обладать выраженной спецификой, отражающей территориальные особенности объектов, текущие и стратегические цели развития. Значительные потенциальные возможности создания и мониторинга территориальных информационных систем предоставляют современные средства формирования картографических моделей в виде многослойных электронных карт, интегрирующих социально-экономическую, экологическую и другую информацию для конкретных территорий. Аналогичные подходы возможны для представления информации о взаимосвязях предприятий и территорий, проблемах и целях развития.

10. Предложенные в работе подходы, методы, модели и рекомендации могут применяться в аналитических и прогнозных исследованиях при обосновании среднесрочных и перспективных прогнозов развития производственной сферы крупных регионов, схем развития и размещения производительных сил субъектов РФ, при выявлении направлений, сфер и объектов инвестирования в регионах. Это позволит повысить качество и обоснованность управленческих решений на региональном уровне.