Прогнозирование социального-экономического развития региона: проблемы и перспективы

В современном мире потребность в прогнозировании каких-либо процессов возникает ежедневно, особенно это важно для органов власти в любом регионе страны, так как именно данный процесс позволяет своевременно принять наиболее эффективные решения, позволяющие улучшить социально-экономическое положение субъекта.

Несмотря на то, что прогнозирование сейчас является достаточно популярным инструментом в политической сфере, стоит отметить, что в том виде, в котором оно существует сейчас, в дальнейшем оно существовать не должно. Это вызвано тем, что зачастую при разработке прогноза, руководствуются, что будет сохраняться относительно стабильная ситуация как в регионе, так и в стране. Кроме того, при прогнозировании социально-экономического развития субъекта РФ, могут не учитываться факторы воздействия со стороны мирового сообщества. В связи с этим, можно полагать, что тема данного исследования приобретает особую актуальность.

Прогнозирование – это научно-обоснованное предсказание наиболее вероятного состояния, тенденций и особенностей развития управляемого объекта в перспективном периоде на основе выявления и правильной оценки устойчивых связей и зависимостей между прошлым, настоящим и будущим. Прогнозирование позволяет раскрыть устойчивые тенденции, или, наоборот, существенные изменения в социально-экономических процессах, оценить их вероятность для будущего планового периода, выявить возможные альтернативные варианты, накопить научный и эмпирический материал для обоснованного выбора той или иной концепции развития или планового решения [1, c. 157].

Весь процесс прогнозирования является достаточно сложным явлением, так как это комплексный инструмент для планирования, объединяющий в себе не менее 15 методов прогнозирования, которые позволяют сформировать наиболее реалистичный прогноз. В целом же все методы прогнозирования подразделяются на две группы – это интуитивные и формализованные. Но среди всего многообразия методов прогнозирования не каждый метод позволяет спрогнозировать необходимые социально-экономические показатели, либо прогноз осуществить можно, но насколько он будет приближенным к действительности, неизвестно. Именно поэтому, чаще всего используются эконометрические методы прогнозирования, которые охватывают динамику показателей предыдущих периодов и могут учитывать влияние различных факторов.

Кроме того, многие исследователи выделяют экспертные методы прогнозирования, которые могут также эффективно отразить перспективы развития региона. Но, как отмечают многие авторы, экспертные методы прогнозирования должны использоваться только в комбинации с другими методами прогнозирования, более точными, чаще всего со статистическими. Экспертные методы рекомендуется использовать в качестве самостоятельных инструментов только если полностью отсутствует информация, на основании которой может быть осуществлено прогнозирование.

Несмотря на то, что существует порядка 15-20 методов прогнозирования, могут использоваться не все эти методы, так как все зависит от текущей ситуации в стране, например, динамика социально-экономической системы в переходный период нестабильна, подвержена значительным колебаниям вследствие высокой инфляции, кризиса в финансовой сфере, бюджетного дефицита и т.п., что может затруднять прогнозирование [3, c. 136].

Например, в настоящее время ситуация в стране и в мире достаточно напряженная, в связи с этим долгосрочные прогнозы, разработанные 10 лет назад, уже не актуальны, так как не учитывают все факторы влияния на социально-экономическое развитие. Данный момент касается не только региона в отдельности, но и в целом всей стран. Именно поэтому важно учитывать все факторы влияния на прогноз, а также использовать более совершенные методики прогнозирования.

В целом можно выделить целый ряд проблемных аспектов, встречающихся при прогнозировании:

• применение преимущественно трендовых методов прогнозирования, что приводит к недостаточной точности результатов моделирования;
• низкий уровень статистического информационного обеспечения;
• несогласованное прогнозирование по отдельным группам показателей, что обуславливает слабую сбалансированность результатов моделирования;
• высокий уровень влияния внешней среды;
• рассогласованность приоритетов долгосрочного развития и принимаемых оперативных решений между уровнями власти, что приводит к ситуативному решению проблем и недостаточному учету долгосрочных приоритетов;
• ограниченность инструментария сценарного моделирования.

Следует отметить, что в методических рекомендациях по прогнозированию на среднесрочный и долгосрочный периоды не предусмотрена разработка ряда показателей, важных с точки зрения социально-экономического развития и безопасности страны (например, показатели, отражающие место РФ в различных международных рейтингах, а также долю РФ в том или ином сегменте мирового рынка, отсутствует прогноз показателей, характеризующих дифференциацию населения по уровню дохода и т. д.), слабо проработаны отдельные аспекты социально-экономического развития (отсутствует описание методических подходов к прогнозированию выпуска отдельных промышленных отраслей, практически не представлен прогноз регионального развития).

Важный аспект прогнозирования, особенно долгосрочного, – вариативность. Большое влияние на прогнозирование оказывает научно-технический прогресс, инновационные технологии, политическая обстановка в мире, – все эти факторы только повышают неопределенность, и неблагоприятно сказываются на прогнозе, и как следствие сказываются на его реалистичности. Поэтому важно использовать при прогнозировании не только традиционные подходы к прогнозированию, но и совершенствовать его с целью прозрачности, открытости и доступности для обсуждений.

В дополнение к вышесказанному, необходимо отметить, что статистическая информация, предоставляемая для прогноза, также имеет ряд недостатков:

• изменение (чаще в сторону уменьшения) количества показателей, по которым ведется статистическое наблюдение за той или иной сферой социально-экономического развития;
• значительные объемы досчетов, используемые при оценке многих показателей (с непрозрачной методологией таких досчетов);
• несопоставимость показателей, характеризующих разные аспекты объекта статистического наблюдения, и др.

Также многие авторы отмечают, что на качество статистического материала оказывает влияние межведомственная рассогласованность, что влечет за собой непрозрачность и в ряде случаев противоречивость информации, предоставляемой различными органами власти, отсутствие единого методологического надзора [6, c. 328].

В результате, для решения обозначенных выше вопросов, необходимо разрабатывать комплексные подходы к процессу прогнозирования социально-экономического развития региона [7, c. 79].

Рис. Алгоритм совершенствования прогнозирования социально-экономического развития региона на основе моделей искусственного интеллекта [5, c. 124]

Для улучшения качества прогноза социально-экономического развития региона необходимо использовать современные технологии, один из таких инструментов является искусственный интеллект. Данная технология является не только универсальным помощником во многих сферах, но и позволяет сокращать неточности и ошибки в данных, что положительно отражается на стратегическом планировании в субъекте. Данный инструмент является более адаптивным, и поэтому может помочь в совершенствовании процесса прогнозирования.

М. Г. Краюшкин [5, c. 124] предлагает использовать следующий алгоритм прогнозирования социально-экономического развития региона на основе моделей искусственного интеллекта (рис.).

В соответствии с данным алгоритмом, при допустимой точности, разработанный методический подход можно использовать для прогнозирования, в случае если выявлены неточности, необходима вернуться к началу и пересмотреть подход.

Для оценки точности необходимо оценить показатели ошибки: Средняя абсолютная ошибка, Средняя абсолютная процентная ошибка.

Средняя абсолютная ошибка определяется по формуле 1:

, (1)

где MAE – средняя абсолютная ошибка;

e_t – разница между фактическими данными и результатами, полученными по модели в периоде времени t;

n – количество периодов.

Средняя абсолютная процентная ошибка определяется по формуле 2:

, (2)

где MAPE – средняя абсолютная процентная ошибка;

e_t – разница между фактическими данными и результатами, полученными по модели в периоде времени t;

e_t – фактические данные в периоде времени t;

n – количество периодов.

В заключении следует отметить, что для наиболее качественного прогнозирования социально-экономического развития региона необходимо использовать современные технологии, которые помогают создавать более совершенные методики прогнозирования и сокращать вероятность допущения ошибки при прогнозировании.