Совершенствование долгосрочного прогнозирования социально-экономического развития региона

• Автор: Силинцев, Виталий Сергеевич
• Шифр специальности: 08.00.05
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2006
• Место защиты: Челябинск
• Количество страниц: 193 с. : ил.

1. ТЕОРЕТИКО-МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ

СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКИХ СИСТЕМ

1.1 .Методологические основы прогнозирования

1.2. Основные принципы и факторы долгосрочного прогнозирования

1.3. Особенности долгосрочного прогнозирования региональных социально-экономических систем

2. МОДЕЛИРОВАНИЕ ЭКОНОМИЧЕСКОГО, СОЦИАЛЬНОГО И ЭКОЛОГИЧЕСКОГО РАЗВИТИЯ РЕГИОНА

2.1. Базовая структура региональной социо-эколого-экономической

системы

2.3. Система промышленного производства региона

2.3. Участие отраслей народного хозяйства в формировании валового регионального продукта
3. ДОЛГОСРОЧНОЕ ПРОГНОЗИРОВАНИЕ СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКОГО РАЗВИТИЯ ЧЕЛЯБИНСКОЙ ОБЛАСТИ
3.1. Определение основных параметров долгосрочного прогноза развития Челябинской области
3.2. Сценарии и тенденции промышленного роста Челябинской области
до 2015 года
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
ПРИЛОЖЕНИЯ
Актуальность темы исследования. Современная социально-экономическая ситуация в России характеризуется значительным числом серьезных проблем в хозяйственной деятельности, и, в частности, развитии промышленности. Реформы, изначально направленные на улучшение уровня жизни населения и укрепление положения промышленности как основы экономики, привели к обратному эффекту.
Основными проблемами социально-экономического развития большинства регионов Российской Федерации являются: 1) отсутствие научно обоснованных планов и программ развития промышленности региона; 2) значительный физический износ основных фондов в большинстве секторов промышленности и низкий уровень инвестиций в основной капитал; 3) истощение природных ресурсов, вызванное диспропорциями в темпах добычи и открытия новых месторождений; 4) вымирание населения, рост заболеваемости, обострение экологических проблем; 5) нецелевое и нерациональное использование региональных ресурсов.
Повышение эффективности социально-экономического развития региона требует совершенствования долгосрочного прогнозирования, позволяющего выявить и предотвратить развитие наиболее опасных тенденций. Однако потребность в долгосрочном прогнозировании промышленного развития региона в недостаточной степени обеспечивается существующей научно-методической базой и практическими разработками на региональном уровне. Вытекающая отсюда задача совершенствования научно-методической базы для обеспечения долгосрочного прогнозирования социально-экономического развития региона свидетельствует об актуальности выбранной темы диссертационного исследования.
Степень разработанности темы. Анализ различных источников показал, что к настоящему времени сформирована определенная теоретическая база прогнозирования развития территорий различных уровней и отдельных отраслей экономики.
Теоретические основы прогнозирования развивались в непрерывной связи с развитием методологии системного анализа. Основные подходы были заложены в
начале ХХ-го века А.А Богдановым, Н.Д. Кондратьевым, У.Р. Эшби. Прогнозирование с позиции экономической кибернетики рассмотрены в работах Е.З. Майминаса, А.Д. Смирнова, К.А. Багриновского, М. Мэнеску и многих других.
Теоретико-методологические исследования прогнозирования в рамках системного анализа базируются на системно-динамическом направлении, основателями которого являются Дж. Ф. Форрестер и В В. Леонтьев. Среди современных работ в области системной динамики можно отметить работы таких ученых как Д. Медоуза, М. Месарович, В.А. Геловани, В.А. Смирнов, П.С. Краснощеков и др.
Прогнозирование размещения производительных сил получило развитие в работах Л.И. Абалкина, Н.Н.Баранского, О.В. Грицая, Н.Н.Колосовского, Д.С. Львова, Н.Н.Некрасова, Ю.Г.Саушкина и др., а также исследованиях специалистов по региональной экономике - Х.Н.Гизатуллина, А.Г.Гранберга, М.Н. Исянбаева, В.Н.Лаженцева, В.Н. Лексина, П.А.Минакира, Н.М.Ратнер, М.А.Сергеева, А.И.Татаркина, Б.С.Хорева, А.Н. Швецова, Р.И. Шнипера и др. Помимо этого необходимо отметить исследования таких зарубежных и отечественных ученых в области «устойчивого развития», экономики природопользования и окружающей среды, как Д. Пирс, A.A. Голуб, Е.Б. Струкова,
Н.П. Тихомиров, Н.Г. Гофман.
Актуальные вопросы прогнозирования развития территорий разного уровня рассмотрены в работах Э.Б. Алаева, В.С.Антонюк, О.И.Боткина, Ю.П.Бочарова, Т.А. Верещагиной, Ю.Н. Гладкого, A.A. Голикова, С.С. Гордеева, А.Ю.Даванкова, Е.Б. Дворядкиной, И.А. Ильина, Н.И. Климовой, Е.М. Козакова, Н.Д. Матрусова,
Н.С.Мироненко, А.К.Осипова, К.В. Павлова, Б.М.Штульберга и др.
Для практического прогнозирования региональной социально-экономической системы используются работы наиболее известных отечественных авторов, занимающихся приложением методов математического моделирования в рамках изучения процессов, протекающих в региональных общественных системах
A.C. Емельянов, В.А. Дорошенко, О.В. Логиновский, М.М. Албегов, Д. Адрианов,
B.И. Гурман.

Ментальные модели являются расплывчатыми, неполными, неточными. Они сильно зависят от человека и широко варьируются. Более того, они трансформируются во времени, даже в пределах одного процесса. Разные ментальные модели могут по-разному описывать один и тот же субъект. Фундаментальные положения различаются, но практически никогда не раскрываются в рамках одного обсуждения. Человеческий разум не приспособлен к правильному пониманию последовательности выводов, применяемых в ментальных моделях. Они могут иметь корректную структуру и содержание, но человек индивидуально или в групповом консенсусе способен неправильно интерпретировать полученные результаты.
Неспособность человеческого разума использовать свои собственные ментальные модели становится очевидной, когда строится компьютерная модель, которая воспроизводит предложения, содержащиеся в индивидуальной ментальной модели. Компьютерная модель преобразуются до тех пор, пока полностью не будет соответствовать взглядам отдельного человека или группы. Зачастую, модель, построенная таким образом, либо не соответствует реальной системе и выдает некорректные результаты, либо имеет существенные ограничения в области применимости. Внутренние противоречия в ментальных моделях, которые сложно выявить на стадии формулировки, оказывают существенное влияние на результаты моделирования.
В этом случае, преимущества компьютерного имитационного моделирования с помощью системного подхода очевидны. В этом случае любая зависимость, корректно описанная в терминах теории систем, может быть включена в модель. Эта зависимость тщательно анализируется аналитически и по результатам моделирования, после чего в нее вносятся изменения, и система заново моделируется, до тех пор, пока не будет получено совпадение данных компьютерного моделирования с данными, полученными в результате реального функционирования системы. Т.е. все такие зависимости открыты для обсуждения и модификации, поэтому достаточно легко проследить влияние тех или иных