Методы прогнозирования макроэкономического развития

Точность макроэкономического прогнозирования (а соответственно и базирующихся на этом стратегических планов и программ) в большой мере зависит от выбираемых методов прогнозирования.

Все методы прогнозирования делятся на два больших класса: 1) изыскательские (генетические) и 2) нормативные (телеологические). Они всегда должны рассматриваться во взаимодействии, что особенно важно в случае разработки прогнозов как предплановых документов.

Метод прогнозирования национальной экономики — это способ, алгоритм разработки прогноза изменений в национальном хозяйстве. Поскольку количество этих методов достаточно велико, возможны самые разные их группировки и классификации. Наиболее существенный разграничительный принцип заключается в разделении всех методов на две крупные группы: 1)

эвристические55 методы, которые базируются в значительной мере на интуиции и на использовании познавательных способностей людей, а также их опыта быть экспертами в оценках будущего. Сюда относятся все экспертные методы оценки будущего, и прогнозы часто имеют форму сценария; 2)

формализованные методы, которые предполагают использование тех или иных статистических или функциональных зависимостей между показателями, проведение в ходе прогнозов достаточно строгих расчетов.

Поскольку в реальном прогнозировании интуиция и количественные оценки, расчеты обычно сочетаются, имеются основания говорить еще о группе комбинированных методов.

Балансовые методы и модели. Мировая и отечественная практика убеждает, что сколько-нибудь точные расчеты ВВП, ВНП и необходимых структурных параметров национальной экономики (равно как и интегрированных хозяйственных структур в международном измерении) невозможно сделать, если не опираться на системное изучение различных балансовых взаимосвязей.

В контексте усложненных кризисом условий дальнейшего устойчивого развития национальной экономики России и с учетом крайней значимости осуществления назревших структурных сдвигов считаем необходимым особо подчеркнуть полезность на данном этапе более широкого применения в прогнозно-плановой работе метода межотраслевого баланса (МОЕ). Напомним, что именно наша страна была реальным пионером разработки и освоения МОБ, на базе чего разнообразные балансовые модели прогнозирования и распространились в мире. Поэтому можно рассчитывать на достаточно высокую результативность возврата на новой основе к этим методам в России.

На основе межотраслевого баланса можно весьма точно рассчитывать ВНП и ВВП, промежуточное потребление, зат раты ресурсов, осуществлять анализ влияния спроса, цен, инвестиций, изменений в заработной плате на экономику в целом и на отдельные отрасли. Показатели межотраслевого баланса могут применяться для международных сравнений макроэкономических параметров.

По модели межотраслевого баланса можно выполнять два типа аналитических и прогнозно-плановых расчетов: •

первый, когда по заданному уровню конечного потребления определяются масштабы общественного производства и структура экономики; •

второй, когда по заданным объемам производства по одним отраслям (продуктам) и заданному конечному потреблению в других отраслях формируется баланс производства и потребления продуктов.

Расчеты первого типа соответствуют задачам, решаемым при составлении прогнозов, а расчеты второго типа широко используются на стадии формирования планов при подсчетах объемов производства той или иной продукции.

Для разработки межотраслевого баланса используются коэффициенты прямых йу и коэффициенты полных Ьу затрат.

Коэффициенты прямых затрат — это среднеотраслевые нормативы расхода материальных ресурсов на производство единицы определенного вида продукции (услуг).

Коэффициенты полных затрат характеризуют затраты на производство единицы конечного продукта (конечного использования ВНП) по всей цепи сопряженных отраслей. Они определяются на основе коэффициентов прямых затрат, но при расчетах учитываются также объемы косвенных затрат. Путем умножения коэффициентов полных затрат на объем конечного продукта (конечного использования ВНП) могут быть рассчитаны объемы валовой продукции по каждой отрасли.

Модель IS-LM-BP. С углублением мирохозяйственных связей и включением национальных экономик в глобальное хозяйство в качестве органических звеньев потребовалось расширить и усложнить аппарат макроэкономического анализа. Для изучения процессов взаимодействия национальной экономики как открытой экономики с мировым хозяйством полезно взять на вооружение так называемую IS-LM-BP модель. Эта известная из неокейнсианских разработок модель открытой экономики показывает такое соотношение уровня доходов и процентной ставки в стране, при котором обеспечивается одновременное равновесие в трех секторах экономики — реальном, денежном и внешнем. Равновесие может достигаться путем отдельного или одновременного использования инструментов государственной экономической политики — бюджетных расходов, регулирования денежной массы и валютного курса.

Равновесие реального сектора показывается с помощью IS-кривой (I — investment, инвестиции; S — saving, сбережения). В реальном секторе макроэкономическое равновесие устанавливается, когда утечка (leakage) средств из системы в виде сбережений (S) и расходов на импорт (U) равна инъекциям средств в экономическую систему в виде инвестиций (I) и доходов от экспорта (X).

Равновесие денежного сектора показывается с помощью LM-кривой (L — liquidity, ликвидность; М — money, деньги).

Равновесие внешнего сектора показывается с помощью BP-кривой (balance of payments — платежный баланс). Равновесие достигается, когда дефицит текущего (торгового) баланса (X-U) покрывается чистым притоком краткосрочного капитала из-за рубежа.

Моделирование экономического роста. Наиболее длинную историю применения в прогностической практике имеют методы экстраполяции. Среди них в специальной литературе выделяется (как самый простой) метод экстраполяционного тренда. Данный метод предполагает строгую инерционность развития, что позволяет делать расчет параметров будущего по моделям, выводимым из прошлых тенденций. Используемые в расчетах статистические и функциональные зависимости выстраиваются в привязке к одному параметру — ходу времени. Прослеживание зависимости прогнозируемого показателя от каких-либо иных факторов при этом не предполагается.

К более сложным и развитым методам количественного, формализованного прогнозирования следует отнести методы эконометрического моделирования.

Эконометрические модели в общем случае представляют собою функцию вида:

Y=f (Xi),

где Y — ВВП или ВНП страны либо какой-то другой макроэкономический индикатор; Xt — факторы, влияющие на прогнозируемый показатель, причем в их число не обязательно входит время. Количество этих факторов (i) обычно больше 1, но может рассматриваться и однофакторная модель. Если выявленные по фактическим данным зависимости между функцией (Y) и факторами-аргументами (X,) используются без изменений, то модель является экстраполяционной. Отличие такой эконометрической модели от модели экстраполяционного тренда в том, что она позволяет провести содержательный анализ зависимости Y от ряда факторов, а не только тенденцию во времени.

В большинстве случаев эконометрический анализ проводится на базе многофакторных моделей. Широкую известность, в частности, получила двухфакторная модель в форме производственной функции вида Y

= AK а Le.

Данная формула получила в литературе название «функция Кобба-Дугласа».

Желание отразить в производственной функции влияние научно-технического прогресса (НТП) привело к использованию моделей, в которых (а + в) ^ 1. При наличии фактора НТП (а + в) >1. Модель, учитывающую неравно мерный характер воздействия НТП на K и L, нередко представляют в более сложной форме Y

= AK а Le e X,

где t — время; X = (XK + XL ) — коэффициент, позволяющий выделить степень участия изменений эффективности капитала и живого труда в изменениях общей эффективности; e — основание натурального логарифма.

Эконометрические модели, в которых предусмотрено отражение динамических (изменяющихся во времени) взаимосвязей между основными параметрами развития экономики, могут быть превращены в имитационные модели. Для имитационного моделирования характерно воспроизведение исследуемого явления на математической или иной модели при сохранении заданной логической структуры и взаимосвязей между компонентами (показателями) с целью получения информации о поведении анализируемого объекта (и его модели) при изменении каких-то параметров системы или при разных вариантах поведения структурных элементов. На имитационной модели, созданной в виде специальной программы для ЭВМ, может осуществляться проверка различных гипотез развития макроэкономической системы.

Экспертно-сценарные формы прогнозирования. При

разработке дальнесрочных и долгосрочных прогнозов использование строгих формализованных методов обычно не является решающим обстоятельством. Хотя их использование должно приветствоваться, формулы и расчеты здесь выполняют роль вспомогательных инструментов, обеспечивая, например, проверку отдельных параметров гипотез, а также облегчая структуризацию предположений. Главную роль в сфере прогнозов с большим горизонтом предвидения должны играть экспертные методы.

Метод круглого стола, или метод комиссий, предполагает обсуждение проблемы прогноза группой экспертов с целью согласования представлений и выработки единого мнения. Ограниченность этого метода в том, что имеется изначальная установка на компромисс, а это увеличивает риск выбора не самых сильных решений. Причем на суждения экспертов обычно влияет авторитет участников «круглого стола».

Метод «мозгового штурма (атаки)» отличается хорошими возможностями коллективной генерации идей. В связи с тем, что при мозговой атаке запрещается критика высказываемых экспертами суждений, итоговый результат может впитать любые, даже самые экстравагантные при первом восприятии, соображения.

Ведущее место среди экспертных инструментов прогнозирования занял метод Дельфи, разработанный в известной американской научно-исследовательской корпорации РЭНД. Он позволяет добиваться максимально согласованной точки зрения команды экспертов по интересующему вопросу путем организации нескольких туров итеративных индивидуальных опросов с использованием специально подготовленных вопросников. Полученные в ходе каждого тура результаты опросов обрабатываются и доводятся затем до экспертов, которые могут согласиться с общим мнением коллег или обосновать свою отличающуюся по каким-то причинам позицию. Процедура опроса продолжается многократно до тех пор, пока новый тур уже не оказывает существенного влияния на полученные результаты. Такая унификация полученных результатов имеет свою шаткую сторону: может быть отброшен индивидуальный прогноз, предусматривающий перелом сложившейся траектории изменения системы.

Среди современных методов прогнозирования и программирования следует отметить подход, базирующийся на построении дерева целей. Высокую репутацию на этом направлении снискала схема ПАТТЕРН («Обоснование планирования посредством научно-технической оценки количественных данных»). Метод был впервые разработан применительно к задачам исследования операций и опубликован в 1957 г., однако получил широкую известность после 1963 г., когда корпорация «Хониуэлл» использовала его на практи- ке в подразделениях, осуществляющих военные и космические разработки. Использование схемы ПАТТЕРН позволяет оценить на прогнозном отрезке времени альтернативные возможности достижения главных целей, определить сравнительные ценности избранных технологических инноваций, выявить и оценить основные трудности их реализации, определить направления форсирования НИОКР, играющих ключевую роль для достижения поставленных целей.

Имеется множество других экспертно-аналитических методов, позволяющих находить варианты решений в условиях значительной неопределенности. Упомянем еще два из них — матричный метод и метод морфологического анализа.

Матричный метод оценки направлен на выявление взаимного влияния различных событий, определяющих будущее развитие интересующей системы в пределах установленного горизонта прогнозирования. Сначала привлекаемые для построения прогноза эксперты определяют набор наиболее значимых для заданного периода событий и индивидуальные вероятности их наступления. Затем строится матрица взаимного влияния событий. Эксперты заполняют поля матрицы исходя из того, что появление одного из событий может (или, наоборот, не может) вызвать появление другого события, что в итоге позволяет точнее очертить варианты сценариев развития и их вероятности.

Метод морфологического анализа делает упор на способы формулировки проблемы, подлежащей прогнозированию. При этом выделяются основные параметры рь определяющие ее состояние в настоящем и будущем. Каждый параметр описывается множеством различных независимых свойств ру. В итоге получается морфологическая матрица, представляющая все возможные и невозможные комбинации свойств, реализация которых могла бы привести к решению поставленной проблемы. Вопрос о ценности того или иного решения не рассматривается вплоть до завершения построения матрицы. Заключительный этап работы заключается в экспертном отборе наиболее вероятных, в том числе неожиданно открывающихся в результате построения матрицы, нетривиальных решений.

Большинство известных на сегодня экспертных методов прогнозирования получили развитие в связи с потребностя ми выбора оптимальных решений в рамках конкретных проектов, в том числе особенно проектов военного назначения. Для задач стратегического прогнозирования и планирования на уровне макроэкономических систем они могут использоваться только в рамках своих возможностей. Причем всегда требуется серьезная творческая адаптация методов к конкретным задачам и рамкам прогнозно-плановой работы. В сфере событий, определяющих макроэкономические тенденции, особенно значимы факторы неопределенности, политической конъюнктуры, социальных стрессов и многого другого, что серьезно усиливает значение неформализованных методов прогнозирования, которые опираются на опыт и интуицию высококвалифицированных экспертов.

Не случайно при макроэкономическом прогнозировании (так же как в области социально-политических прогнозов) все большее распространение получает метод составления социально-экономических сценариев. Сценарный подход вошел в прогнозно-аналитическую практику примерно в конце 50-х — начале 60-х годов ХХ в., причем он применялся тогда в основном к области международных отношений. Ныне он однозначно вошел в обойму методов социально-экономического прогнозирования, хотя и не все авторы соглашаются с трактовкой сценариев прогнозами в собственном смысле слова. Например, Р. Эйрес считает, что главная цель сценария — не прогноз, а ослабление традиционности мышления и достижение понимания механизма явления56. Однако, думается, что одно не перечеркивает другого. Можно согласиться с О.Ю. Шибалкиным, определяющим сценарий как систему содержательных и формально-математических предпосылок вариантов, а также сами варианты, которые разрабатываются с целью представления неопределенности, возникающей в процессах исследования конкретной социально-экономической системы и управления ею57.

Сценарная форма представления вариантов развития социально-экономических систем удобна тем, что позволяет не только оценить сложность будущего, но обеспечить структуризацию неопределенностей, задать тем самым прогнозному мышлению канву вариантов. Придание определенности предпосылкам и механизмам возможного развития явления (объекта) существенно облегчает конструирование вариантов конечного образа объекта. А это означает появление более или менее определенной базы для выстраивания ожидаемых параметров экономической динамики. 10.4.