Исследуется вопрос разработки экономической стратегии России за счет баланса текущих и перспективных задач, когда текущие задачи должны быть подчинены установленным отдаленным целям. Часто содержание стратегии подменяется исключительно текущими задачами - тем, как должна быть устроена макроэкономическая политика, следует ли проводить приватизацию, увеличивать монетизацию за счет целевой эмиссии, и до какой величины подавлять инфляцию. Тем не менее при очевидной важности этих вопросов в текущем режиме они не дают стратегического видения, какой должна стать экономическая система. Дискуссии развертываются по поводу инструментов текущей политики - и совокупно обозначаются как стратегические программы. При этом не анализируются основные причины текущего состояния экономики: почему не сработали прежние программы, по которым ранее также велись острые дискуссии? Корень проблем видится как раз в организации экономики, ее структурных особенностях и уже введенной новой системе базовых институтов, причем перманентная коррекция этих институтов отнюдь не работает на пользу, даже тормозит экономическое развитие, поскольку заставляет агентов неустанно изменять модели адаптации. Содержание стратегии развития должно заключать суть и способы изменения экономической структуры так, чтобы именно это изменение воспроизвело новые факторы ее роста, тогда это будет модель роста за счет изменения хозяйственной структуры. В противном случае экономический рост будет основан на прежней факторной модели, что и демонстрирует рост 2017 г. Раскрыты особенности технологического развития России при новых приоритетах модернизации, показана необходимость кардинального изменения методов текущей макроэкономической политики по денежно-кредитному и бюджетному направлению. Дана методологическая схема формирования стратегической программы, полезная для работы аналитических служб российского правительства. Управление структурными изменениями требует организации модели межсекторального перелива ресурсов с учетом задачи формирования новых рынков и приоритетных направлений технологического развития. Этот перелив даст дополнительные ресурсы для индустриального роста экономики, поскольку избыточный ресурс (капитал и труд) сосредоточен в трансакционном и сырьевом секторах. В связи с этим стратегия развития российской экономики требует формирования мер, влияющих на изменения пропорций между секторами. Такой тип воздействий обеспечивается изменением риска ведения хозяйственной деятельности в секторах экономики и дифференциацией мер денежно-кредитной политики, в частности процентных ставок как основного инструмента данного вида политики. Тем самым предлагается корректировка модели передаточного механизма макроэкономической политики как тактический метод решения стратегических задач развития. Планомерное увеличение монетизации экономики и дифференцированный процент по инвестиционным проектам по секторам выступают основной предпосылкой для новой модели макроэкономической политики роста в России, в рамках которой структурная политика становится основным элементом.
Вестник Пермского университета. Серия: Экономика
2018. — Выпуск 3
Содержание:
Проблема моделирования рынка труда не теряет своей актуальности, поскольку связана с обеспечением эффективного функционирования данного рынка в целях достижения полной занятости и высоких темпов экономического роста. Целью настоящего исследования стало построение теоретически обоснованной замкнутой моноотраслевой математической модели, описывающей поведение экономических субъектов на рынке труда на основе инструментария системы дифференциальных уравнений. Модель строится исходя из следующих основных предположений: 1) рынок труда рассматривается как замкнутая система с постоянной численностью безработных (соискателей) и занятых (работников); 2) работники и соискатели делятся на три условные категории - низкоквалифицированные работники, спрос на которых небольшой или отсутствует, их численность на предприятии приравнивается к числу вакантных мест; работники средней квалификации, потенциально способные со временем пополнить как класс высококвалифицированных, так и низкоквалифицированных работников; высококвалификацированные работники, представляющие наибольший интерес для работодателя. При этом в модели в отношении анализа динамики работников средней квалификации вводится коэффициент подготовки кадров, позволяющий производить их отбор. В качестве моделируемых переменных выбраны доли представителей каждой из трёх категорий среди занятых и безработных. Коэффициент подготовки кадров, численность занятых и безработных, а также количество субъектов каждой категории, согласно первоначальным гипотезам, приняты за константы. Динамика переменных величин описывается системой трех нелинейных дифференциальных уравнений, учет специфических свойств которой позволил найти ее точное решение в квадратурах, т.е. получить ответ о количественном составе каждой категории субъектов рынка труда в любой момент времени. Особое внимание уделено асимптотическим свойствам решения системы уравнений: найдены точки равновесия системы и проведено их исследование на устойчивость. Результаты исследования показали, что рациональное поведение работодателя предполагает, что он нанимает на работу специалистов высокой квалификации и уделяет весомое внимание качеству кадровой политики, что свидетельствует о прохождении моделью проверки на адекватность. Экономическая интерпретация полученных математических результатов в терминах исходной задачи позволила провести классификацию возможных ситуаций, возникающих на рынке труда, и сделать выводы о динамике изменения каждой из трех категорий экономических субъектов в зависимости от начальных условий. Перспективы исследования видятся в возможности усложнения модели путём введения в неё новых параметров, таких как учёт влияния размера заработной платы, затрат на обучение специалистов средней квалификации, учёт запаздывания и др. Модель может представлять интерес для ученых, занимающихся вопросами моделирования конъюнктуры рынка труда, а также руководителей кадровых служб предприятий.
Ключевые слова
Для того чтобы разработать обоснованную экономическую политику, необходимо иметь системное представление о динамике макроэкономических индикаторов развития национальной экономики, оценке потенциальных угроз экономическому росту, а также о долгосрочных трендах, обусловливающих закономерности и инерционные процессы развития. На основе официальных статистических данных и скорректированных показателей социально-экономического развития Республики Казахстан проанализированы тренды макроэкономических показателей страны за длительный исторический период (1958-2016 гг.). С помощью инструментария эконометрического моделирования и анализа временных рядов сформированы экономико-математические модели, описывающие динамику ВВП, основного капитала, инвестиций, а также таких структурных макроэкономических показателей, как коэффициент выбытия основного капитала, темп прироста уровня занятости, производительность труда, капиталоотдача, норма накопления. В динамике некоторых индикаторов выявлены циклические колебания различной продолжительности. В частности, установлено, что цикличность темпов роста ВВП составляет 6, 9, 20 и 40 лет. Модель временного ряда реальных инвестиций продемонстрировала убывающий тренд и циклы с периодами, близкими к колебаниям ВВП. Изменение объема используемого основного капитала характеризуется устойчивым возрастающим трендом, который формировался как под влиянием динамики инвестиций, так и темпов выбытия основного капитала. В динамике численности занятого населения также преобладала возрастающая тенденция, что являлось экстенсивной предпосылкой увеличения объемов национального производства. Анализ показателей эффективности использования основных факторов производства (труд и капитал) позволил сделать вывод о наличии проблем, связанных как с эндогенными, так и экзогенными факторами стимулирования экономического роста. Так, в ходе исследования обосновано, что уровень производительности труда в Республике Казахстан в настоящее время не превышает значений показателей, достигнутых в советский период, что свидетельствует о недостаточной ориентации инвестиционной политики на трудосбережение. Моделирование динамики капиталоотдачи обнаруживает выраженную цикличность изменения этого показателя. Прогнозы, сделанные на основе полученных эконометрических моделей, охватывающие период до 2030 г., позволили выделить группы наиболее проблемных показателей при реализации инерционного сценария развития экономических процессов в Республике Казахстан и определить приоритетные с точки зрения государственного воздействия на экономику направления стимулирования экономического роста. Результаты исследования могут быть использованы для обоснования и разработки долгосрочной стратегии социально-экономического развития Республики Казахстан.
Ключевые слова
Денежные накопления населения служат предметом исследования многих специалистов, поскольку их подробное изучение в совокупности с другими экономическими переменными позволяет проводить качественный анализ сложившейся в экономике и социальной сфере общества ситуации и делать прогнозы. Определение такой экономической характеристики общества, как распределение населения по денежным накоплениям, на практике является весьма нетривиальной задачей из-за дефицита достоверной информации по накоплениям граждан. Зачастую вместо распределенной величины используется постоянный показатель - средний уровень накоплений домохозяйств. В случае когда накопления в обществе распределяются по нормальному закону (как в развитых странах), замена распределенной величины постоянной для упрощения задач возможна. В работе показано, что для Пермского края структура накоплений общества бимодальна, т. е. существенно отличается от нормального закона распределения, и поэтому заменять ее постоянной величиной с математической точки зрения неприемлемо, а необходимо учитывать именно как распределенную. Этим обеспечивается актуальность настоящего исследования, целью которого является определение и анализ численных характеристик экономической структуры общества Пермского края. Основная идея работы заключается в применении математической модели спектра накоплений общества Д.С. Чернавского для Пермского края, численном расчете модели и экономическом анализе полученных характеристик. Подобных числовых расчетов распределения населения Пермского края по накоплениям, основанных на официальной статистике, ранее не проводилось. Применяются методы экономического анализа, математического и компьютерного моделирования, методы теорий обыкновенных дифференциальных уравнений, дифференциальных уравнений в частных производных и стохастических дифференциальных уравнений, теории вероятности и математической статистики. Проведено численное исследование математической модели экономической структуры общества Пермского края, рассчитаны наиболее вероятные стационарные уровни накоплений населения Пермского края, которые приблизительно составили 10 и 63 прожиточных минимумов на 2016 г. Семьи условно концентрируются в окрестностях этих значений, подобно элементарным частицам при броуновском движении (Это сравнение неслучайно, так как оба процесса описываются стохастическим дифференциальным уравнением Фоккера - Планка в частных производных параболического типа.) Стационарные уровни накоплений численно характеризуют стандарты потребления и уровня жизни населения и формируются исходя из стоимости потребительской корзины. В перспективе планируется проведение исследований по оптимальному управлению экономической структурой общества.
Ключевые слова
Превращение программно-целевого управления в базовый подход при формировании бюджетов на всех уровнях территориального управления в Российской Федерации делает актуальной задачу оценки эффективности целевых программ. В российской практике такая оценка производится в основном по степени достижения ожидаемых результатов программы и соответствию бюджетным расходам на реализацию мероприятий программы. Вместе с тем обзор современных теоретико-методологических подходов к оценке целевых программ, сложившихся в отечественной и зарубежной практике, показал, что, несмотря на информативность, указанные виды оценок не позволяют оценить эффективности реализации мероприятий целевых программ, определить вклад программ в экономический и социальный прогресс муниципалитета, региона, страны в целом. В связи с этим в исследовании обосновывается необходимость совершенствования методики программной оценки посредством дополнения «внутреннего» анализа целевых программ «внешней» оценкой их воздействия на достижение целевых индикаторов территориального социального и экономического развития за период бюджетного планирования. Методическую основу исследования составил комплекс методов логического, системного, сравнительного и статистического анализа. Научная новизна предлагаемой методики оценки эффективности целевых программ заключается в следующем. Во-первых, в со- ставе показателей оценки программ предложено использовать набор индикаторов, отражающих степень привлекательности территории как места, удобного для проживания и трудовой деятельности. Во-вторых, разработана система динамических нормативов, отражающих эталонную траекторию изменения показателей социально-экономического развития территории. В-третьих, в оценке целевых программ обоснована необходимость учета отклонений фактических показателей социально-экономического развития территории от динамических нормативов. В качестве инструментария анализа отклонений предложено использовать коэффициент ранговой корреляции Спирмена. В-четвертых, доказана возможность применения предложенного авторами подхода по использованию «внешней» оценки влияния программ на социальное и экономическое развитие систем разного уровня иерархии (стран, регионов, городов). Предложения авторов апробированы на примере государственных программ Российской Федерации, Пермского края и муниципальных программ города Перми за 2015-2017 гг. Дальнейшие направления исследования включают уточнение состава индикаторов «внешней» оценки целевых программ и механизма их влияния на развитие соответствующей территориальной системы.
Ключевые слова
В настоящее время возросло значение разработки прогнозов и моделей развития как территорий различного уровня, так и межотраслевых комплексов, отраслей и отдельных видов ресурсов. Прогнозирование социально-экономических процессов осуществляется на уровне РФ, федеральных округов, регионов, муниципальных образований, что позволяет вариативно предвидеть будущее развитие территорий и оперативно решать возникающие проблемы. В последнее время усиленное внимание органов власти сосредоточено на развитии Арктической зоны РФ, как важнейшем сегменте реализации национальных интересов. Несмотря на принятие стратегических и программных документов, определяющих политику федерального центра на территории российской Арктики, до сих пор отсутствуют научно обоснованные, достоверные и надежные прогнозы социально-экономического развития данного макрорегиона. Целью настоящей статьи является обоснование системы показателей прогнозирования социально-экономического развития Арктической зоны РФ. Научная новизна исследования заключается в разработке комплексного подхода к формированию системы показателей прогнозирования социально-экономического раз- вития арктического макрорегиона России, опирающегося на синтез системного и регионально-целевого подходов. Посредством проведения динамического анализа официальной статистической информации выявлены региональные особенности социально-экономического положения территорий российской Арктики, которые необходимо учитывать при разработке системы показателей прогнозирования их развития. На основе анализа документов стратегического планирования федерального уровня как Арктической зоны РФ, так и России в целом определены основные задачи социально-экономического развития арктического макрорегиона. Для каждой задачи обоснованы показатели, наиболее полно и адекватно отражающие её реализацию. Полученный комплекс показателей подвергнут многоступенчатому отбору, основу которого составил контент-анализ источников статистической информации и нормативно-правовых документов, а также корреляционно-регрессионный анализ. Предложенная система показателей прогнозирования социально-экономического развития российской Арктики, отвечающая принципам адекватности, системности, взаимодополняемости, доступности, ретроспективности и затратности, может стать основной для разработки достоверных и качественных прогнозов социально-экономического развития, а также научно обоснованных рекомендаций по повышению эффективности государственного управления на территории Арктической зоны РФ.
Ключевые слова
Превращение науки во второй половине ХХ в. под влиянием научно-технической революции в одну из ведущих производительных сил индустриальных стран объективно дало импульс развитию автоматизации производств и информатизации современных промышленных экономик. Как следствие, в экономиках индустриально развитых стран активно развиваются комплексы сервисных отраслей. В структурах данных комплексов в начале ХХI в. интенсивное расширение получают производства наукоемких услуг и технологий. Становление комплексов отраслей наукоемких услуг в качестве ведущих сфер производства ВНП промышленных стран объективно обусловливает возрастание значения интеллектуальных инновационных факторов конкурентной борьбы. Наукоемкие товары и услуги, интеллектуальная собственность, сложные нематериальные активы начинают играть роль особых стратегических конкурентных компетенций предпринимательских, корпоративных, национальных хозяйственных систем в конкурентной среде рыночной экономике. Среди данных стратегических конкурентных компетенций в механизмах конкурентоспособности предприятий, корпораций, национальных и региональных экономик ключевое значение приобретают модели и системы организации менеджмента хозяйственных систем. Соответственно, цель исследования состоит в углублении понимания цифровой экономики как системы хозяйствования, в которой технологическая пере- структуризация становится основой формирования конкурентных преимуществ киберфизических организаций, создающих современные модели управления, соответствующие особенностям конкуренции в наукоемком производстве. Методологическую базу исследования составили такие методы, как обобщение, анализ и синтез, системный подход, сочетание исторического и логического подходов, методический инструментарий теории управления. В исследовании обосновано, что происходящее в индустриальных странах освоение организациями киберфизических технологий, которое стимулирует переход к цифровой экономике, объективно сопровождается процессами нарастания конкурентной борьбы стран и компаний за наиболее выгодные сферы приложения капиталов и влияния, рынки сбыта, научно-технологические ресурсы. Данная активизация конкурентной борьбы происходит на фоне относительного снижения значения низких естественных и возрастания роли высоких инновационных конкурентных преимуществ. Это, в свою очередь, требует приоритетного формирования и развития соответствующих высоких инновационных конкурентных преимуществ фирм, корпораций, национальных экономик с учетом киберфизической технологической переструктуризации. Среди таких высоких конкурентных преимуществ стран и компаний важнейшими факторами успеха объективно становятся инновационные модели систем управления киберфизическими организациями. При этом исследования перспективы и путей решения проблем перехода к цифровой экономике должны ориентироваться не только на прорывы в освоении новых технологий и видов производства, но и нацеливаться на учет диалектической взаимосвязи успешности их развития с соответствующей модернизацией систем организации и управления этими технологиями и производствами с учетом конкурентной борьбы.
Ключевые слова
В современных условиях особую актуальность приобретают исследования, обосновывающие перспективы применения инструментария стратегического менеджмента для разработки мероприятий, обеспечивающих развитие региональных социально-экономических систем. Так, в авторском исследовании предложена методика осуществления стратегического анализа деятельности предприятий медной промышленности, позволяющая повысить инвестиционную привлекательность территорий. Целью статьи выступает разработка мероприятий, направленных на улучшение состояния внутренней и внешней среды предприятия медной промышленности, обеспечивающих создание условий для роста инвестиций на территории его базирования. В основе исследования лежат следующие методы и инструменты: сравнительный анализ и обобщение информации; методы имитационного моделирования; экспертный метод; системный анализ; экономико-статистические методы; аналитико-расчетный метод, графоаналитический метод. В ходе исследования обосновано, что данные стратегического анализа и прогнозирования деятельности промышленного предприятия могут быть использованы при определении направлений повышения инвестиционной привлекательности территорий дислокации отечественных промышленных комплексов. Представлен инструментарий анализа состояния как внутренней, так и внешней среды предприятия, включающий оценку микро-, мезо- и макроэкономических факторов деятельности предприятия в разрезе инерционной стратегии, стратегии интенсивного развития, стратегии экстенсивного развития и рецессивной стратегии. По результатам расчета суммарных значений рейтинговых баллов в рамках сбалансированного анализа состояния деятельности предприятия предложен комплекс мер улучшения его внешней и внутренней среды и составлены соответствующие прогнозы. Положения и выводы представленной работы могут быть применены руководством металлургических холдингов и отдельных предприятий медной промышленности для целей обоснования корпоративных программ развития. Результаты исследования также могут быть использованы органами региональной исполнительной власти для разработки и реализации процедур управления инвестиционной привлекательностью территорий.
Ключевые слова
Известный спектр аналитических методов, используемых при производстве судебно-бухгалтерской экспертизы в рамках дел, связанных с неплатежеспособностью экономических субъектов, не позволяет дать объективную оценку деятельности предприятий, функционирующих в разных отраслях экономики. Сложностью таких исследований является также отсутствие в публичных источниках материала, достаточного для обобщения. В связи с этим в настоящем исследовании предложена методика моделирования балансовых показателей при заданном условии и приведен алгоритм расчета среднеотраслевых финансовых коэффициентов для оценки финансового состояния предприятия энергетической отрасли, учитывающих особенности данной системы хозяйствования согласно следующим этапам: 1) определение ключевых отраслевых технико-экономических и финансовых характеристик; 2) отбор наиболее значимых для данной отрасли финансовых коэффициентов; 3) разработка новых финансовых коэффициентов, специфичных для исследуемой отрасли; 4) расчет их среднеотраслевого значения на основе данных отчетности предприятий - аналогов субъекта экспертизы; 5) оценка динамики финансовых коэффициентов субъекта экспертизы в соотнесении с отраслевыми значениями. Для расчетов использованы материалы предприятий энергетической отрасли, полученные на основе специальных запросов. Для оценки финансового состояния в ходе проведенного исследования обоснованы и рассчитаны новые отраслевые финансовые коэффициенты, отражающие специфику энергетических предприятий - доля дебиторской задолженности и доля затрат на восстановление основных средств. Для оценки потенциальной платежеспособности предприятий обоснован и проиллюстрирован метод моделирования отчетности при заданных условиях погашения задолженности. Практические результаты работы могут использоваться в судебно-бухгалтерской экспертизе по вопросам возможности избежания предприятием невыплаты заработной платы или своевременного покрытия имеющейся задолженности, соответствия экономических и финансовых показателей отраслевому значению в ходе анализа финансовой отчетности, в том числе в рамах дел о неправомерном банкротстве. Разработанные подходы позволят повысить объективность и обоснованность экспертных выводов при оценке финансового состояния предприятий. Кроме того, предложенные финансовые коэффициенты могут быть применены экономистами энергетической отрасли для оценки динамики финансового состояния таких предприятий, а изложенный методический подход к обоснованию отраслевых показателей может представлять интерес для ученых, занимающихся проблемой разработки специфических финансовых показателей для других отраслей экономики.