Если у вас возникли сложности с курсовой, контрольной, дипломной, рефератом, отчетом по практике, научно-исследовательской и любой другой работой - мы готовы помочь.
Предоплата всего
Подписываем
132
3. МАКРОЭКОНОМИЧЕСКИЙ ПРОГНОЗ
3.1. Предмет и структура прогноза
развития экономики
Важный класс экономических моделей — это модели прогнозирования. Прогнозирование опирается на достижения общественных, естественных и точных наук в раскрытии законо-мерностей развития природы и общества с учетом тенденций социально-экономического и научно-технического прогресса. Прогнозирование призвано формировать научные предпосылки принятия плановых, управляющих решений.
Основными функциями прогнозирования являются [6]:
Макроэкономический прогноз включает [6]:
Основное содержание прогнозирования — качественный и количественный анализ реальных экономических процессов, вы-явление объективных условий, факторов и тенденций развития.
Принципами прогнозирования являются:
Системность означает, что, с одной стороны, экономика рассматривается как единый объект, а с другой — как совокупность относительно самостоятельных направлений (блоков) прогнозирования. Комплексный прогноз на основе принципа системности предполагает создание методов и моделей, которые соответствовали бы содержанию каждого отдельного блока и одновременно позволяли бы построить целостную картину возможного развития экономики. Такое требование создает некоторые трудности: с одной стороны, целостность требует унификации моделей, что отражает стремление к построению «супермодели» прогнозирования; с другой стороны, специфика отдельных объек-тов может быть адекватно отражена лишь при максимальном приближении к частным методам.
Для реализации системности целесообразно использовать «блочный» метод. При этом должны быть выделены показатели, являющиеся экзогенными для всего прогноза экономики в целом, определена последовательность проведения прогнозных расчетов и соответствие этой последовательности входных и выходных (для каждого блока) показателей. Принцип системности означает также согласование выходных показателей экономического прогноза с системой сводных показателей планирования.
Адекватность предполагает, что методы и модели разработки прогнозов рассчитаны на выявление и количественное измерение устойчивых закономерностей и взаимосвязей в развитии экономики, создание на этой основе теоретического аналога реальных экономических процессов. Адекватность означает максималь-ное приближение теоретической модели к устойчивым, существенным закономерностям и тенденциям развития; предполагает учет вероятностного, стохастического характера реальных процессов. Проверка адекватности проводится на существующих данных.
Альтернативность связана с возможностью развития эко-номики и ее отдельных звеньев по разным траекториям, при раз-ных взаимосвязях и структурных соотношениях исходя из предположения о возможности качественно различных вариантов развития. Здесь главная проблема — разделение реализуемых и параллельных вариантов. Главным методом проверки реалистич-ности отдельных альтернатив развития экономики является проверка их сбалансированности по всем основным аспектам с учетом ограничений на ресурсы и структурных ограничений.
В разнообразии существующих методов и моделей прогнозирования могут быть выделены два универсальных подхода:
1) генетический подход, отражающий наличие в прогнозируемом процессе устойчивых тенденций, придающих развитию экономики инерционный характер. Данный подход учитывает тот факт, что будущее связано с прошлым, формируется из уже известных элементов, хотя и в иных соотношениях, в новых связях;
2) нормативный подход, отражающий управляемый характер прогнозируемых процессов, зависимость от целей развития, которые могут быть зафиксированы в форме какого-то нормативного состояния и в виде желательной траектории перехода от сложившегося состояния к нормативному.
Эти подходы взаимно дополняют друг друга, поскольку будущие экономические процессы обусловлены как уже сложившимися связями и тенденциями, так и предвидимыми целями и потребностями: если выдвигается цель, не связанная с существующими закономерностями, то не могут быть обоснованы пути ее достижения; если же предвидение отражает лишь сложившиеся тенденции, то исчезает возможность их оценки и игнорируется существующая управляемость экономических процессов. Одновременное использование генетического и нормативного подходов обусловлено необходимостью согласования целей и тенденций экономического развития.
Генетический подход реализуется через систему экономико-математических моделей, основанных на обработке относящейся к прошлому статистической информации, а также оценке отдельных переменных и их параметров.
Различают три типа эконометрических моделей:
1) факторные модели, подразделяющиеся на однофакторные (временные функции) и многофакторные, учитывающие одновременные воздействия нескольких факторов на уровень и динамику отклика. Обычно факторные модели описываются моделями регрессионного типа. Здесь принцип построения исходит из предположения неизменности сложившихся тенденций. Данный тип моделей хорош для краткосрочных и среднесрочных прогнозов;
2) структурные модели, отражающие соотношения между отдельными элементами системы. Здесь в качестве объекта анализа выступает вектор, описывающий изменение структуры системы во времени;
3) факторно-структурные модели, включающие в себя элементы и факторных и структурных моделей. Примером является модель межотраслевого баланса, включающая отраслевые производственные функции, отражающие не только текущие за-траты, но и взаимосвязи затрат труда и основных фондов.
К числу общих принципов нормативного прогнозирования относится определение перспективных проблем, решение которых является обязательным условием сбалансированного и эффективного развития всей экономики или ее части. Сама проблема может быть выявлена как разрыв между нормативным состоянием и господствующей тенденцией: чем больше разрыв, тем больше проблема.
Рассмотрим некоторые методы разработки и согласования отдельных разделов (блоков) макроэкономического прогноза.
3.2. Прогноз темпов и факторов
экономического роста
Прогноз темпов и факторов экономического роста состоит в прогнозе динамики национального дохода (конечного продукта), производственных ресурсов, определяющих эту динамику (основных производственных фондов и трудовых ресурсов) и распределения используемого национального дохода на основные функциональные элементы.
Первый шаг в составлении макроэкономического прогноза — выявление временных тенденций (трендов) в движении национального дохода и получение экстраполяционных среднесрочных оценок на этой основе. К числу практически приемлемых временных функций, проверенных практическими расчетами, можно отнести:
при
или
где — прогнозируемый показатель объема производства;
— темп прироста объема производства;
— время;
— параметры.
При наличии экзогенного прогноза факторов производства — физического объема основных производственных фондов и физического объема затрат труда в сфере материального производства — могут быть использованы модификации однофакторных и многофакторных макроэкономических производственных функций. Такие модели являются вторым шагом в составлении макроэкономического прогноза.
В качестве однофакторных макроэкономических производственных функций могут быть использованы:
где — величина экзогенно задаваемого фактора производства;
— параметры (постоянные или функции времени ).
В качестве многофакторных макроэкономических производственных функций могут быть использованы:
где и — среднегодовые темпы прироста основных производственных фондов и затрат труда в сфере материального производства, а параметры и описываются функциями.
Многофакторные производственные функции могут использоваться в основном на среднесрочный период при предварительном определении динамики факторов производства.
На следующем шаге макроэкономического прогноза необходимо учитывать предварительные оценки результатов сельскохозяйственного производства. Это обусловлено тем, что воздействие сельскохозяйственного производства независимо от его погодных колебаний оказывает доминирующее воздействие на темпы роста фонда потребления, поэтому в прогнозе необходимо представить меру эластичности макроэкономических показателей на изменение среднегодовых темпов прироста данной отрасли.
В силу того что взаимосвязь между ростом продукции и капиталовложениями в сельское хозяйство носит распределенный во времени характер, возникает потребность в оценке такой производственной функции, в которой эффективность производственных капиталовложений имеет наглядное выражение. Поэтому в среднесрочном прогнозе можно использовать, например, следующее уравнение:
где — прирост конечного общественного продукта;
— производственные капиталовложения (за вычетом вло-жений в сельское хозяйство);
— прирост занятости в материальном производстве (за вычетом занятых в сельском хозяйстве);
— прирост ресурсов сельскохозяйственной продукции.
Прогноз темпов и факторов экономического роста, в особен-ности долгосрочный, может быть основан на иной последовательности, чем описанные выше шаги (построение трендовых, факторных моделей и моделей, учитывающих сельскохозяйственное производство). В этом случае возможна следующая последовательность действий в составлении прогноза:
1) на основе обобщения результатов научно-технического прогнозирования определяется возможное изменение эффектив-ности производственных капиталовложений и затрат живого труда;
2) нормативным методом определяется объем ресурсов, необходимый для решения социальных задач;
3) рассчитывается объем производственных капиталовложений и трудовых ресурсов и соответствующий им рост конечного продукта, который исходит из определенных выше показателей.
Прогноз проводится на основе следующей системы уравнений:
где — последний год отчетного периода;
— последний год прогнозируемого периода;
— объем производственных капиталовложений;
— величина ресурсов, направляемых на решение социальных задач, в расчете на последний год прогнозируемого периода;
, — показатели эффективности, определяемые на основе обобщения результатов научно-технического прогнозирования.
Суть расчетов состоит в том, что на основе получаемых из научно-технических прогнозов показателей и , нормативно заданного и известных и находятся такие и , которые удовлетворяют приведенной системе уравнений. При этом предполагается, что все показатели изменяются во времени экспоненциально.
Прогноз распределения конечного общественного продукта на функциональные элементы представляет собой следующую стадию макроэкономического прогноза и является переходной ступенью к прогнозу структуры производства.
Рассмотрим систему расчетов, в которой помимо производственных капитальных вложений рассчитываются: производственный капитальный ремонт; накопление в оборотных фондах, запасах и резервах; экспорт; импорт. Суммарные ресурсы потребления, корректируемые в связи с выделением главных элементов производственных потребностей, распределяются на фонд личного потребления, фонд общественного потребления, непроизводственные капитальные вложения и капитальный ремонт.
Производственный капитальный ремонт Главным фактором, определяющим динамику вложений в производственный капитальный ремонт, является рост объема основных производственных фондов На данный фактор также оказывают влияние (отражает обеспечение производства трудовыми ресурсами) и (для осуществления производственного капитального ремонта используются те же материальные ресурсы, что и для производственных капитальных вложений).
Для расчетов используются следующие уравнения:
.
Накопление в оборотных фондах и резервах и прочие расходы определяются динамикой конечного общественного продукта и могут быть описаны следующими уравнениями:
Экспорт . Его динамика определяется ростом конечного общественного продукта а определенным ограничением для роста экспорта является уровень производственных капитальных вложений Указанные зависимости могут быть представлены следующим уравнением:
Импорт Потребность в нем определяется величиной ко-нечного общественного продукта лимитирующим фактором является динамика экспорта как основного источника валютных ресурсов. Тогда функциональная зависимость между указанными факторами может быть описана следующим образом:
Ресурсы потребления определяются балансовым способом:
Непроизводственные капитальные вложения определя-ются общей величиной ресурсов потребления , ограничением роста для них является уровень производственных капитальных вложений и ремонта Для расчетов используются уравнения:
Непроизводственный капитальный ремонт определяется общей величиной ресурсов потребления :
Фонд общественного потребления . Такой фонд представляет собой текущие материальные затраты в отраслях непроизводственной сферы и зависит от величины ресурсов потребления и численности занятых в непроизводственной сфере что отражается в функциональной зависимости
Фонд личного потребления рассчитывается в зависимости от динамики конечного общественного продукта лимитирующим фактором является величина производственных капитальных вложений инерционность в динамике фонда личного потребления выражается с помощью зависимости от достигнутого в прошлом уровня или с помощью временного тренда:
Система уравнений модели распределения конечного продукта в самом общем виде может быть записана следующим образом:
,
,
,
,
,
где — объем конечного общественного продукта; — производ-ственные капитальные вложения; — производственный капи-тальный ремонт; — объем среднегодовых основных производственных фондов; — численность занятых в материальном производстве без сельского хозяйства; — численность занятых в непроизводственной сфере; — экспорт; — импорт; — накопление в материальных оборотных фондах, запасах и резервах и прочие расходы; — ресурсы потребления; — непроизводственные капитальные вложения; — непроизводственный капитальный ремонт; — фонд общественного потребления; — фонд личного потребления; — время,
Данный подход целесообразно использовать для сильно агрегированных балансовых моделей. Его недостатки: изолированность оценок отдельных уравнений; недостаточно четкая взаимосвязь динамики отдельных элементов; некоторые функциональные элементы приходится определять балансовым методом.
Преодолеть эти недостатки можно путем использования системы одновременных уравнений, в которых здесь одна и та же переменная может выступать как в качестве независимой, так и в качестве зависимой величины. Причем каждая из эндогенных переменных должна встретиться в системе и в качестве объясняющей хотя бы один раз. Экономическое содержание подобной структуры модели заключается в непосредственном учете обратных взаимосвязей между макроэкономическими величинами.
3.3. Прогноз трудовых ресурсов
Прогноз трудовых ресурсов позволяет оценить как ограничения будущего экономического развития, так и требования к направлениям научно-технического прогресса и социальной политики. Рациональное использование трудовых ресурсов зависит, в первую очередь, от повышения производительности труда. Вместе с тем особенности и закономерности воспроизводства трудовых ресурсов в значительной мере сами определяют задачи и основное содержание проблем рационализации занятости населения.
Комплексный прогноз трудовых ресурсов опирается на следующие частные прогнозы:
Прогноз численности и структуры населения
Методы прогноза численности населения могут быть разбиты на четыре класса:
Экстраполяционное (трендовое) прогнозирование основа-но на подборе функции, позволяющей по значениям динамического ряда установить общую закономерность движения населения. Обычно модели прогноза общей численности населения основываются на использовании линейной, экспоненциальной, линейно-логарифмической, показательной и параболической кри-вых, например:
.
Практическое применение экстраполяционных моделей в де-мографии ограничено. Это связано с двумя основными причинами. Во-первых, они используются для оценки перспективной динамики численности населения в целом, без его качественных характеристик (пол, возраст и т. п.). Во-вторых, они переносят ранее действующие тенденции в область изменившихся условий и не учитывают социально-экономические, психологические и другие факторы общественного развития. Однако экстраполяция на основе трендовых моделей вполне оправдывается при краткосрочном прогнозировании, когда особенности роста населения обусловлены преимущественно уже сформировавшимися закономерностями.
Регрессионные модели динамики населения исходят из признания зависимости демографических процессов от изменений социально-экономических условий. Здесь в качестве экзогенных переменных чаще всего выступают занятость и доходы на душу населения.
Хорошие результаты были получены по модели
,
где — специальный коэффициент рождаемости; — средний доход семьи; — обеспеченность населения жильем; — доля городского населения в общей численности; — уровень занятости женщин в общественном производстве; — уровень образования женщин.
Положительная зависимость отмечается между рождаемостью, с одной стороны, и уровнем жизни семьи и жилищной обеспеченностью — с другой; отрицательная — между рождаемостью и остальными факторами (занятостью женщин в общественном производстве, долей городского населения, уровнем образования женщин).
При построении моделей для прогнозирования коэффициента смертности выявлены следующие ключевые факторы: — уровень урбанизации; — доля трудоспособного населения в общей численности; — уровень развития здравоохранения; — калорийность питания; — потребление протеина; — потребление алкоголя.
Экспериментальные расчеты показали, что эти модели могут служить эффективным инструментом прогнозирования динамики основных параметров режима воспроизводства населения. В то же время регрессионные модели упрощают причинно-следствен-ную взаимосвязь демографического роста и социально-экономи-ческих факторов, а включение большого числа переменных может затушевать картину множественных связей. Необходимо иметь прогноз каждого из факторов, входящих в уравнение. Кроме того, многие связи социально-экономических параметров и демографических процессов пока не поддаются формализации.
Имитационные модели — это демографические модели вероятностного типа. Математическим аппаратом данных моделей является метод статистических испытаний (метод Монте-Карло), позволяющий моделировать любой процесс, на протекание которого влияют случайные факторы. Данный тип моделей предназначен для исследований микроуровня — индивидов и семей.
Принцип построения моделей состоит в том, что все население представляется в виде системы взаимодействующих элементов, рассматриваемых как совокупность малых промежутков времени (шагов), в течение которых с ними может произойти то или иное демографическое событие (вступление в брак, рождение детей, смерть и т. д.). Все события случайны и независимы. Процесс решения задачи состоит из нескольких этапов: сначала определяются последовательность возможных событий и состояние индивида, а затем задаются числовые значения вероятностей наступления того или иного события для данного состояния. Таким образом, вся система описывается совокупностью элементов и множеством характеристик поведения каждого элемента. Разыграв множество реализаций случайного процесса и получив искусственную «статистику», можно найти приближенно интересующие нас вероятности.
Имитационные модели могут использоваться при прогнози-ровании состава семей, миграционных процессов, т. е. там, где налицо массовые явления, состоящие из элементов, носящих случайный характер. Данный метод моделирования в настоящее время носит ограниченный характер. Основными препятствиями для его развития являются громоздкость и трудоемкость вычислений и отсутствие социологических данных, которые позволили бы наполнить модель необходимой информацией.
Когортный метод, или метод «передвижки возрастов», получил наиболее широкое распространение. Сущность метода заключается в передвижении во времени возрастных когорт начального периода на несколько лет вперед (сдвиг в будущее). Отдельные возрастные группы в результате смертности постоянно сокращаются, что восполняется вновь родившимися. Способ расчетов по когортному методу синтезирует взаимосвязанные прогнозы важнейших составляющих, из которых складываются демографические процессы рождаемости и смертности. Используется несколько видов расчетов:
1) прогнозирование смертности;
2) определение числа людей, доживающих до определенного возраста;
3) оценка численности рождаемости;
4) определение миграции.
В формализованном виде метод прогноза численности населения на основе передвижки возрастов с учетом изменений режима воспроизводства населения и регионального фактора (миграции) включает в себя три вида уравнений.
1. Уравнение расчета численности половозрастных групп с учетом типа поселения на начало года исходя из их числен-
ности на начало года :
где — индекс типа поселения (город, село); — индекс пола (1 — мужчины, 2 — женщины); — возраст; — коэффициент дожития по соответствующей группе населения; — сальдо миграции по соответствующей группе населения.
2. Уравнение расчета численности родившихся в году и доживших до года :
где — коэффициент дожития новорожденных до конца года; — специальный возрастной коэффициент рождаемости; — доли мальчиков и девочек в общем числе новорожденных.
3. Уравнение расчета общей численности населения на начало года
Поскольку данный метод позволяет найти распределение численности населения по полу и возрасту, он одновременно решает задачу перспективных расчетов основных контингентов населения: школьного, трудоспособного, пенсионного и т. д.
Модель может быть представлена в матричной форме. Основу модели составляет матрица, включающая систему показателей, образующих режим воспроизводства населения. Предполагается, что для некоторого начального момента задан ряд численностей населения по одногодичным возрастам:
,
Для каждого возраста известны вероятности дожития до следующего возраста а также число рожденных девочек и мальчиков .
Вектор-строка состоит из женской части населения и мужской . Тогда воспроизводство населения может быть описано матрицей следующего вида:
|
0 |
… |
0 |
0 |
0 |
… |
0 |
0 |
|||||
|
0 |
… |
0 |
0 |
0 |
… |
0 |
0 |
|||||
|
. |
. |
. |
. |
. |
. |
. |
. |
. |
. |
. |
||
|
. |
. |
. |
. |
. |
. |
. |
. |
. |
. |
. |
||
|
0 |
0 |
… |
0 |
0 |
… |
0 |
0 |
|||||
|
Q |
= |
0 |
0 |
0 |
… |
0 |
0 |
0 |
… |
0 |
0 |
|
|
0 |
0 |
0 |
… |
0 |
0 |
0 |
… |
0 |
0 |
|||
|
. |
. |
. |
. |
. |
. |
. |
. |
. |
. |
. |
||
|
0 |
0 |
0 |
… |
0 |
0 |
0 |
0 |
… |
0 |
|||
|
0 |
0 |
0 |
… |
0 |
0 |
0 |
0 |
… |
0 |
Умножив матрицу воспроизводства на вектор-строку численности населения, получим распределенную по одногодичным возрастным интервалам численность в следующем году. Если прогноз основан на гипотезе сохранения существующего режима воспроизводства населения, то для года, отстоящего от исходного на лет, имеем
Путем возведения матрицы в соответствующую степень можно получить матрицу для перехода от начального населения к численности и структуре населения в любом году прогнозного периода. Если же характеристики режима воспроизводства меняются, то прогноз осуществляется по формуле
.
Таким образом, основная трудность состоит в правильном определении наиболее вероятной гипотезы относительно характера изменения матрицы Решение этой проблемы заключается в изучении социально-демографических процессов, исследовании факторов, воздействующих на показатели режима воспроизводства.
Конечным результатом демографического прогноза является перспективная оценка численности населения трудоспособного возраста и его структуры по полу и возрасту, по экономическим районам с разбивкой на город и село.
Прогноз численности и структуры трудовых ресурсов включает следующие стадии:
Модель баланса трудовых ресурсов в формализованном виде может быть представлена в виде следующих уравнений:
где — общая численность трудовых ресурсов; — численность населения в трудоспособном возрасте; — численность неработающих инвалидов трудоспособного возраста; — численность неработающих лиц трудоспособного возраста, получающих пенсию по льготам; — численность работающих пенсионеров и подростков до 16-ти лет; — численность трудовых ресурсов, занятых в общественном хозяйстве; — численность лиц трудоспособного возраста, обучающихся с отрывом от производства; — численность лиц трудоспособного возраста, занятых в домашнем и личном подсобном хозяйстве.
Данная модель служит для выявления потенциальных ресурсов и используется только на предварительной стадии расчетов.
Прогноз отраслевого распределения рабочей силы осуществляется в соответствии со следующими предпосылками:
Моделирование потенциального спроса на рабочую силу осуществляется с помощью следующих функций:
,
или в темпах прироста
,
где и — среднегодовые темпы прироста основных производственных фондов и затрат труда, соответственно, — валовый выпуск продукции.
В приведенных уравнениях коэффициент характеризует величину дополнительного спроса на рабочую силу при увеличении валовой продукции, что определяется изменениями в объеме и структуре производимой продукции. Коэффициент характеризует роль основных производственных фондов в формировании занятости. При этом можно выделить отрасли, в которых основные фонды дополняются трудом (), и отрасли, в которых живой труд вытесняется фондами ().
Можно сгруппировать отрасли промышленности в зависимости от величины .
I группа — отрасли, для которых изменения в динамике валовой продукции существенным образом определяют динамику численности занятых трудовых ресурсов (). К этой группе относится трудоемкая угольная промышленность.
II группа — отрасли со средним влиянием объемов валовой продукции на динамику занятости (). Прежде всего, это относительно трудоемкие отрасли с давно сложившейся технологией и режимом формирования дополнительной потребности в рабочей силе при расширении производства: машиностроение и металлообработка (), легкая промышленность (), пищевая промышленность (), лесная промышленность (), черная металлургия ().
В отраслях I и II групп влияние динамики фондов на численность занятых выражается в вытеснении живого труда овеществленным.
III группа отраслей отличается слабой реакцией численности занятых на колебания в темпах прироста валовой продукции. В отраслях этой группы значительную роль в формировании численности занятых играет динамика основных фондов и других производственных факторов. Дополняемость в приросте основных фондов и затрат живого труда характерна для всех отраслей этой группы (т. е. здесь ). К ним относятся нефтяная промышленность () и химическая промышленность (). Самый высокий коэффициент дополняемости в нефтяной промышленности ().
Прогнозные расчеты отраслевого распределения рабочей силы проводятся на основе альтернативных эконометрических моделей, каждая из которых предназначена главным образом для конкретного временного интервала (средне-, долго- и краткосрочные модели) и ориентирована на прогноз усредненной динамики факторов производства либо на выявление отклонений в инерционном процессе воспроизводства ресурсов.
3.4. Прогноз формирования и функционирования
основных фондов
Задачи прогноза воспроизводства основных фондов опреде-ляются их ролью в процессе расширенного общественного воспроизводства. Прогноз основных фондов дает возможность получить количественную характеристику состояния и динамики объема средств труда, их отраслевой и технологической структуры, обновления, износа. Тем самым выявляются и конкретизируются многие существенные пропорции воспроизводства в соответствии с уровнем развития производительных сил. Прогноз динамики основных фондов связан с прогнозом народнохозяйственного баланса производства, потребления и накопления общественного продукта. Изменения в объеме и структуре средств производства непосредственно отражаются не только на масштабе годового совокупного продукта, но и на его составных частях: фондах возмещения, потребления, накопления.
Для расчета баланса формирования основных фондов могут быть использованы два подхода, первый из которых описывается уравнением
, (3.1)
где — объем основных фондов в году — ввод в действие основных фондов в году (строительство, обновление), — выбытие основных производственных фондов в году Здесь объем основных фондов рассматривается как функция ввода в действие основных фондов, т. е. исходной точкой прог-нозного расчета являются ресурсы капитальных вложений. В зависимости от направления расчетов в прогнозировании ввод в действие основных фондов может быть определен, исходя из необходимого общего объема основных фондов. Это второй подход к расчету баланса формирования основных фондов. В этом случае используется уравнение
(3.2)
Первый подход характерен для отраслей, находящихся в нижней части шкалы приоритетов распределения капитальных вложений и зависящих от общего объема ресурсов капитальных вложений (при расчете объемов исходим из того, какие ресурсы есть в наличии). Здесь ввод в действие основных фондов связывают с капитальными вложениями этого года и предшествующих лет (строительство объектов обычно продолжается несколько лет) и рассчитывают по формуле
,
где — капитальные вложения в ()-ом году; — доля общего объема капитальных вложений года , овеществленная в основных фондах, введенных в действие в году ; — погрешность, вызванная отклонением структуры капитальных вложений от постоянной под воздействием случайных причин.
Уравнение (3.2) характерно для высокоприоритетных отраслей, капитальные вложения в которые определяются их потребностями в общем объеме основных фондов (исходим из того, что должно быть сделано, и рассчитываем требуемые ресурсы). Здесь капитальные вложения года связывают с вводом в действие основных фондов в году и последующих лет:
Основная проблема прогнозирования основных производст-венных фондов заключается в обосновании сроков службы основных фондов и связанных с ними выбытий.
Проблема обновления и возмещения основных фондов включает в себя решение проблемы амортизации. Общая сумма амортизации за срок службы капитального объекта должна быть достаточной для его реновации. Сроки службы, положенные в основу норм амортизации, представляют собой норматив, на котором ба-зируется теория возмещения. Несмотря на известную условность, они не только отражают тенденции фактических сроков службы, но и влияют на них через нормативы на капитальный ремонт.
Простой подход заключается в использовании для прогнозирования выбытий метода экстраполяции. В общем случае могут быть использованы следующие модели:
либо
.
Существенной проблемой прогнозных расчетов выбытий является занижение истинных размеров выбытий в базисном периоде вследствие постоянного удорожания вводимых в действие основных фондов.
Учет влияния ценностного фактора при прогнозе может быть проведен в следующей последовательности:
1) рассчитываются коэффициенты выбытия основных фондов по всем отраслям по стоимостной статистике наличия и движения основных фондов в базисном периоде;
2) рассчитываются коэффициенты выбытия оборудования в промышленности в целом и в отдельных отраслях по стоимостной статистике основных фондов («стоимостные» коэффициенты выбытия оборудования) и по статистике о наличии и движении оборудования в единицах («физические» коэффициенты выбытия оборудования);
3) находятся корректировочные индексы по отношениям:
|
физические коэффициенты выбытия оборудования |
|
стоимостные коэффициенты выбытия оборудования |
для всего промышленного оборудования и отдельных отраслей промышленности. Полученные индексы равны по своим значениям соотношениям
|
стоимость единицы действующего оборудования |
|
стоимость единицы ликвидируемого оборудования |
и отражают влияние роста стоимости оборудования на уровень стоимостных коэффициентов выбытия;
4) корректируются стоимостные коэффициенты выбытия ос-новных фондов в промышленности и отраслях в базисном периоде: стоимостные коэффициенты выбытия основных фондов умножаются на индексы, определенные для оборудования соответствующих отраслей.
На объем выбытия существенное влияние оказывают факторы преимущественно отраслевого характера: природный фактор, доля передвижных машин в общем объеме основных фондов и единичная мощность или стоимость агрегатов. Влияние этих факторов находит отражение не только в нормативных сроках службы (коэффициенты выбытия в нефтяной и угольной промышленности в несколько раз превышают коэффициенты выбытия в машиностроении, легкой и пищевой промышленности), но и в отклонении фактических объемов выбытия от нормативных. Рост единичной мощности агрегатов приводит к существенному превышению нормативных коэффициентов выбытия над фактическими, значительная доля передвижных машин в их общей массе ведет к превышению фактических коэффициентов выбытия над нормативными. Наиболее высоки коэффициенты выбытия в строительстве, сельском хозяйстве, легкой промышленности, промышленности строительных материалов, т. е. в тех отраслях, где преобладает передвижное самоходное и прицепное оборудование. Наоборот, в черной металлургии, несмотря на влияние природного фактора, фактическое выбытие основных фондов незначительно и существенно ниже нормативного вследствие большой единичной мощности используемых агрегатов.
Влияние отраслевых факторов на объем выбытия выражается в величинах коэффициентов регрессии. Однако если можно предполагать, что в прогнозном периоде это влияние существенно изменится, то соответствующие факторы должны быть введены в уравнения в явном виде.
Вопросы для самопроверки
1. Перечислите функции прогнозирования.
2. Какие принципы прогнозирования вам известны?
3. Какие прогнозы относятся к макроэкономическим?
4. Перечислите частные прогнозы трудовых ресурсов.
5. Какие основные факторы влияют на темпы роста национального дохода?
6. Каковы преимущества когортного метода в демографическом прогнозе?
7. Какие два основных подхода используются при прогнозе формирования основных фондов?
PAGE 126