Специфика разработки и использования региональных прогнозов
| Годы | Центнеры с гектара | В процентах к предыдущему году | |
|
1966 | 16,1 | 112 |
|
|
1967 | 14,9 | 93 |
|
|
1968 | 17,8 | 119 |
|
|
1969 | 20,9 | 117 |
|
|
1970 | 19,9 | 95 |
|
|
1971 | 17,1 | 86 |
|
|
1972 | 14,9 | 87 |
|
|
1973 | 23,6 | 158 |
|
|
1974 | 20,7 | 88 |
|
|
1975 | 14,2 | 69 |
|
|
1976 | 23,9 | 168 |
|
|
1977 | 16,8 | 70 |
|
|
1978 | 20,9 | 124 |
В целом, следует признать, что трендовые модели совершенно не пригодны для прогнозов в тех случаях, когда уже экспертно ясно, что тенденции прошлых периодов могут не повториться в интересующей нас перспективе. Скажем, ввиду перехода от материалоемкого к материалоэкономному производству, при определившихся существенных подвижках в структуре посевов, а тем более при смене общих ориентиров социально-экономической политики.
Там, где можно предвидеть радикальные переломы, а тем более колебания в реализации экономических событий, особое значение приобретают прогнозы, базирующиеся на использовании методов распознавания образов, в сочетании с корреляционным анализом кусочно-линейных функций. Такого рода прогнозы наиболее характерны для сельского хозяйства, поскольку здесь "год на год не приходится" и, как это достаточно выразительно видно по таблице 2.1., за общей динамикой урожаев четко просматриваются регулярные колебания.
На первый взгляд, они кажутся хаотичными, но в действительности это далеко не так. По мнению представителей различных школ прогнозистов, за этими колебаниями скрыта изменчивость солнечной активности33, неустойчивость магнитного полюса земли34, динамика движения планет35 и другие факторы. Однако, прогностический потенциал всех этих гипотез оставался недостаточным, пока не появился метод "ЗОНТ", в котором одним из основных приемов прогностики колебаний урожаев оказались различные варианты распознавания образа, дополняемые расчетами по кусочно-линейной функции.36
Нами проведена экспериментальная проверка оправдываемости прогнозов на основе графического способа распознавания образов колебаний урожайности зерновых культур в областях Центрального Черноземья за 1947-1996 годы. Для этого, в соответствии с методом "ЗОНТ" были рассчитаны цепные индексы и мажорантные отношения урожаев зерновых культур по областям Черноземья и Луганской области Украины, которые позволили довольно четко разграничить колебания урожаев со знаком "плюс" и знаком "минус":
в плоскости с преобладанием знаков "плюс" не оказалось ни одного "минуса", в плоскости с преобладанием "минусов" только три колебания со знаком "плюс".
Исследования, проведенные по Луганской области за 1997-1999 годы, позволили получить нам прогнозные оценки колебаний урожайности в ЦЧР: на 1998 год знак "минус", на 1999г "минус",
на 2000год "плюс". Первые два из них уже оправдались.
Как только нам удалось распознать, что в 1998 году следует прогнозировать снижение урожайности зерновых культур, возникает проблема оценки конкретного уровня возможного падения сбора зерна с гектара. Задача упрощается тем, что теперь нам уже известно: исследовать нужно динамику урожайных данных не за весь период 1947-1996 гг., а только за те годы, которые могут рассматриваться в качестве прообраза ситуации ожидаемого падения урожаев, т.е. всех случаев, когда цепные индексы оказывались ниже 1,0 в условиях Черноземья это были 1948-1949гг., 1952-1953гг., 1956г., 1959г., 1962-1963гг., 1965г., 1967г., 1970-1972гг., 1974-1975гг., 1977г., 1979г.,1981г., 1984г., 1988г., 1991г., 1994-1995гг.
Информация за эти годы в дальнейшем используется для расчетов по управлению (2) , либо упрощая решение на средние значения цепных индексов спада урожайности за весь этот период 0,79. А так как в 1997 г. средняя урожайность зерновых в Черноземье составила 21,5 ц. И, согласно выше приведенному расчету, индекс ее падения ожидается на уровне 0,79, прогностическая оценка урожая 1998 г. дает 17 ц. С гектара фактически было получено 18,9 ц, т.е. ошибка составила 1,9 ц.
Аналогично, если бы спустя год был составлен прогноз
на 1999 г., то он указал бы на возможность сбора 14,9 ц зерна
с гектара, т. е ошибка составила бы 1,2 ц. Зная, что в среднем за 1947-1997 гг. цепные индексы роста урожайности составили 1,29, мы можем прогнозировать на 2000 год повышение урожайности
с индексом 1,29, т.е. примерно 18,9 ц/га (в весе после доработки).
Несмотря на ряд очевидных достоинств, метод "ЗОНТ" далеко не исчерпывает проблему эффективного прогноза большой заблаговременности даже в том, что касается колебаний урожаев. И не только потому, что он еще не апробирован должным образом на широком спектре незерновых культур, не улавливает экстремальные колебания. Сама логика прогноза как инструмента предплановых расчетов требует учета многих факторов, определяющих динамику урожайности, в том числе обеспеченность различными видами ресурсов, сдвиги в организации и управлении производством, динамику межхозяйственных отношений и др.
Но самое главное видится в том, чтобы система прогностических оценок была поднята до способности аккумулировать весь комплекс отношений производства, обмена, распределения и потребления.
На основе корреляционных методов решение подобных задач представляется проблематичным. Больше оснований к тому, чтобы надеяться на успех при использовании методов программирования.
Прежде всего, динамичного программирования, а с учетом межгодовой колеблемости сельскохозяйственного производства программирования стохастического. К сожалению, исследования в этом направлении пока что носят лишь экспериментальный характер и не вышли на практически приемлемый уровень.
Тем не менее, анализируя имеющийся небольшой опыт, необходимо заметить: во-первых, они достойны того, чтобы стать предметом государственно-организованного специального исследования; во-вторых, особое внимание в процессе этих исследований должно быть, обращено на теоретическое обоснование целевых функций моделей стохастического программирования, с учетом специфики решаемых задач; в-третьих, следует научиться рациональному сочетанию программирования с разработкой необходимых для него нормативов, значительная часть которых может быть получена в основном на базе корреляционных методов; в четвертых, пока что нет должной ясности в отношении способов реализации двойственной задачи стохастического программирования, что могло бы иметь принципиальное значение в организации прогноза цен, ставок кредита и ряда других важных параметров рыночной конъюнктуры.
Но главное, что в настоящее время требует самой основательной научной проработки для повышения экономического потенциала прогностики это поиск наиболее действенных способов оценки надежности и эффективности предвидений и прогнозов. На этом вопросе тем более важно остановиться, что, как нам представляется, даже
у авторов метода "ЗОНТ" он не получил должной разработки. Во всяком случае, впечатление таково, что они не сочли нужным специально рассмотреть проблему различий в показателях надежности и эффективности, с одной стороны, предвидений, а с другой прогнозов.
А различия в данном случае действительно существенные.
Во-первых, они предопределены уже тем, что в данном случае речь идет о соизмерении субъективной оценки грядущего с реальным ходом событий на качественном уровне, тогда как в другом случае о соизмерениях количественных. Например, если мы изучаем надежность предвидения колебаний курса валют в интересах биржевого дельца, то нам важно как можно реже ошибаться в определении знака колебаний этого достаточно для того, чтобы играть на повышение или понижение.
Но если курс в течение длительного времени растет на акции сразу нескольких компаний, то биржевику приходится искать ответ на вопрос о различиях в ожидаемых темпах роста этого курса.
В таком случае для биржевика надежность оценки интересующей его перспективы должна быть выражена не однозначно как доля оправдавшихся оценок, а как минимум, в двух измерениях. С одной стороны, он должен знать какова вероятность того, что курс акций, с которыми он намерен оперировать, действительно будет продолжать расти, а с другой стороны, его волнует вероятность того, что реальный курс не выйдет за практически значимый интервал ошибки прогноза.
А здесь исследователя поджидает еще одна недостаточно разработанная проблема всегда ли можно в экономических прогнозах пользоваться таблицами распределения вероятностей, построенных на базе закона больших чисел в предположении нормального распределения ожидаемых ошибок. Вопрос далеко не праздный, поскольку многие исследователи в последнее время все более часто обращаются к отмеченной еще в 60-е годы важной особенности экономической информации: она нередко имеет "скошенное, а иногда, крайне асимметричное распределение. Очень часто скошенность имеет определенный экономический смысл, например, она может отражать действующую в экономике систему стимулирования Нормальное распределение лишь частный и довольно редкий случай распределения экономических показателей или связанных с ними технико-экономических параметров."37
С учетом этого обстоятельства, нельзя не согласиться с теми авторами, которые за неимением возможности опереться на научно разработанные таблицы различных типов отличных от нормального распределений, руководствуются известным принципом "критерий истины практика", а потому склоняются к целесообразности использования в оценках вероятности выпадения ошибок прогнозов и искусственно исключаемой из расчетов части рядов динамики, которая определяется в качестве "проверочной совокупности".38 Задача видится в том, чтобы на основе уже накопленного опыта и специально организованных статистико-математических работ попытаться составить таблицы распределения вероятностей для различных типов наиболее характерных отклонений от нормального распределения.
Особо важный вопрос практического использования предвидения и прогнозов экономическая оценка их эффективности. В том, что касается предвидения, в основном можно согласиться с экономистами, определяющими эффективность предвидения (Э) по формуле
Эх = И * (П О) Р, где
Н
И информативность предвидения, измеряемая избытком дохода, который можно реализовать благодаря предвидениям;
П - число случаев оправдавшихся предвидений;
О число случаев ошибочных предвидений;
Н общее число случаев предвидений;
Р расходы на организацию всех случаев предвидения.
Однако для оценки эффективности прогнозов формула (3) представляется недостаточной. Во-первых, потому что в прогностических исследованиях информативность должна получить количественно конкретное выражение, как по содержательности, так и по заблаговременности.
И если, скажем, речь идет о коммерческой информации, то нам важно оценивать не только возможность предвидеть конъюнктуру по тем или иным товарным группам, но и привязать колебания цен к особо значимым отрезкам времени, учесть пропорции в колебаниях цен.
Во-вторых, само содержание понятий "оправдавшееся" предвидение и "оправдавшийся" прогноз далеко не однозначны, поскольку они решают далеко не равноценные задачи: оправдавшийся прогноз обеспечивает большую конкретность знаний грядущих экономических событий, а потому способен дать больший экономический эффект.
Исходя из указанных соображений, формулу (3) следует детализировать, но это проблема, требующая самостоятельного
исследования.
Специфика разработки и использованиярегиональных прогнозов в аграрной сфере
Региональная экономика предъявляет ряд дополнительных требований к разработке и использованию прогностической информации, поскольку на этом уровне приходится в процессе предвидения и прогноза учитывать широкий спектр проблем, с одной стороны, а с другой - особенности организации и динамики межрегиональных экономических отношений. Тем более проблемность возрастает, когда речь идет о разработке и использовании прогностической информации
в региональном АПК, где необходимо считаться еще и с действием таких экономических законов, которые вне агросферы либо вообще не действуют, либо проявляются несущественно: законы земельной ренты, цены земли, законы природно-экономической цикличности, продовольственного баланса и ряд других.
В литературе довольно традиционно отмечается значение всестороннего исследования на предплановом уровне специфики природных условий каждого региона. Однако в большинстве случаев речь идет о фиксации сложившейся специфики, тогда как для прогноза необходимо изучение динамики природных условий на отдельных территориях.
Прежде всего, это, конечно, относится к колебаниям метеорологических факторов сельскохозяйственного производства: осадков, температур, солнечной радиации и т.д.
Остановимся только на одном из них - осадки. мало того, что суммарное количество выпадающих за вегетационный период осадков существенно различаются по регионам в среднегодовых показателях
(в восточных районах Ставропольского края почти в два раза меньше, чем в Краснодарском крае). не менее разительны среднегодовые колебания от нормы в один и тот же период по территориям. так, например, в 1946-1950 гг., когда на европейской территории страны обеспеченность осадками составила 81%от нормы, в Западной Сибири она определена в 121%39, в 1971-1975 гг. соответственно 94% и 106%.
Но наиболее выразительны различия в межгодовых колебаниях осадков в помесячном разрезе. (Таблица 2.2.) Еще один существенно значимый фактор динамики природных условий сельскохозяйственного производства - качество земель. В прогнозах годичной заблаговременности, его значение в целом менее значимо, чем оценка метеорежима, однако, в долгосрочных прогнозах значение этих двух факторов меняется местами - учет изменений в качестве земель становится более важным.
Таблица 2.2
Колебания осадков по районам Курской области, мм
| Год, месяц | Метеостанции | |||
| Курчатовская | Рыльская | Обоянская | Курская | |
| 1997г. | ||||
| Апрель | 44 | 72 | 57 | 45 |
| Май | 37 | 64 | 51 | 41 |
| Июнь | 115 | 73 | 170 | 176 |
| Июль | 95 | 136 | 207 | 114 |
| Август | 13 | 6 | 1 | 0 |
| Сентябрь | 101 | 72 | 94 | 128 |
| 1998г. | ||||
| Апрель | 73 | 109 | 53 | 87 |
| Май | 47 | 27 | 25 | 38 |
| Июнь | 42 | 58 | 37 | 38 |
| Июль | 110 | 163 | 101 | 91 |
| Август | 71 | 104 | 62 | 77 |
| Сентябрь | 6 | 24 | 3 | 14 |
| 1999г. | ||||
| Апрель | 13 | 11 | 27 | 24 |
| Май | 66 | 84 | 44 | 79 |
| Июнь | 64 | 12 | 33 | 30 |
| Июль | 33 | 112 | 11 | 57 |
| Август | 135 | 45 | 44 | 92 |
| Сентябрь | 32 | 31 | 20 | 36 |
Таблица 2.3
Структура почв и урожаи в районах Курской области, %
| Районы | ||
| Медвенский | Дмитриевский | |
| Состав почв: | ||
| Типичный чернозем | 47,6 | - |
| Выщелочный чернозем | 42,8 | 0,1 |
| Темно-серые лесные | 2,0 | 30,2 |
| Серые лесные | 0,2 | 63,9 |
| Светло-серые лесные | - | 4,2 |
| Прочие | 7,4 | 1,6 |
| Урожайность ц/га (1996-1999) | ||
| Зерновые | 17,5 | 9,9 |
| Сахарная свекла | 174,2 | 65,5 |
| Картофель | 99 | 102,9 |
| Однолетние травы на з/к | 65 | 74,9 |
| Многолетние травы на з/к | 111 | 115,9 |
| Кукуруза на силос | 155,5 | 112,4 |
Это становится особенно очевидно, если учесть, как основательно изменились оценки качества земель после Чернобыльской трагедии, которая предопределила необходимость структурной перестройки производства, неизбежность снижения рыночной оценки валовой продукции предприятий, сильнее пораженных радиоактивным облаком.
На качество земли существенно влияет местоположение, особенно в условиях повышения роли рыночных отношений, которые отдают приоритет хозяйствам с землями, расположенными ближе
к удобным рынкам сбыта и приобретения сырья, пользующимся лучшей дорожной сетью, имеющим возможность дешевле получить доступ к благам энергетической и социальной инфраструктуры. При разработке прогнозов знание и учет всех моментов важно потому, что во времени они могут быть основательно подвижными, так, в случае банкротства сахарного или молочного завода резко ухудшаются условия воспроизводства хозяйств, расположенных
в зоне их прежнего действия; утверждение проекта строительства новой дороги с твердым покрытием сразу повышает спрос на земли предприятий, которые до того считались худшими только из-за бездорожья; предвидение изменений в соотношении цен на различные виды энергоресурсов может стать достаточным основанием изменения экономической оценки, качество которых оценивалось с учетом их положения к газопроводу, нефтебазам, угольным шахтам.
При прогностической оценке качества земли необходимо принимать во внимание и еще ряд моментов, которые многими авторами игнорируются. Во-первых, это различия в эффективности добавочных вложений в земли неравного качества, во-вторых, - дифференциация трудообеспеченности.
Этот второй момент приобретает особо важное значение в условиях рыночной экономики, когда становится актуальным малоизвестное у нас, но очевидное для зарубежных экономистов замечание К. Маркса, отмечавшего, что если для собственника земли "имеет значение обилие рабочей силы, как один из социальных элементов этого местоположения", то "для работающего крестьянина, которого не прокармливает возделывание собственной земли, важно - наряду с положением, благоприятствующим сбыту продуктов, - положение, благоприятствующее продаже рабочей силы в свободное время".40 Современный аграрный кризис заметно актуализирует указанный аспект категории местоположения, поскольку проблема безработицы в сельской местности обостряется, особенно в трудоизбыточных районах и хозяйствах.
Обратимся к таблице 2.4. Как видим, в Курской области дифференциация трудообеспеченности весьма существенна на уровне хозяйств, так и в межрайонных сопоставлениях.
Таблица 2.4
Приходится на 100 га сельхозугодий, чел.
| Всего населения |
В том числе, трудоспособных |
|
| Глушковский район | 59,5 | 19,3 |
| СПК "Алексеевский" | 64,3 | 9,7 |
| СПК "Победа" | 27,0 | 6,5 |
| Касторенский район | 29,5 | 13,9 |
| ОАО "Александровский конный завод 12 | 16,0 | 6,4 |
| ПСХК "Новая жизнь" | 13,6 | 3,8 |
на лучше трудообеспеченные районы.
Что же касается различий в эффективности добавочных вложений в земли различного качества, то прогнозы в этой области в настоящее время крайне затруднены, ввиду отсутствия необходимой для соответствующих расчетов нормативной базы. Больше того, остается дискуссионным даже вопрос о принципиальной целесообразности подобных расчетов, якобы дополнительные вложения капитала всегда дают большую отдачу на относительно лучших участках41, либо наоборот, на относительно худших землях42. Характерно, что у К.Маркса в одной и той же работе соседствуют и те
и другие определения:
а)"По самой природе дела интенсивная агрокультура... развивается преимущественно или в более значительной степени на лучших землях."43
б)"Повышение производительности дополнительных затрат капитала "prima facie" до известной границы всегда должно иметь место как раз на наихудшей земле."44
По нашему мнению, за этой кажущейся противоречивостью суждений в действительности скрывается реальная возможность достижения большей эффективности дополнительных вложений иногда в относительно лучшие, а иногда в худшие участки: все зависит от конкретных условий места и времени, от состояния и динамики развития производительных сил. Например, когда технические и финансовые условия позволяют быстрее и дешевле нарастить производство за счет фосфорно-калийных удобрений, на черноземах можно получить от них большую отдачу, чем на светло-серых лесных почвах; при относительном удешевлении азотных удобрений, больший эффект нужно ожидать на бедных азотом лесных почвах.
Если будет найден дешевый способ регулирования оптимальной влагообеспеченности, то на какой-то период в разряд лучших по отдаче от инвестиций перейдут пустынные земли Прикаспия, хорошо обеспеченные теплом.
Отслеживая тенденции научно-технического прогресса, все это можно предвидеть, но для разработки соответствующих прогнозов предварительно необходимо накопить экспериментальный материал на уровне, прежде всего, опытных станций и НИИ. Проблема
в том, чтобы не ожидать того момента, когда тот или иной прогноз эффективности добавочных вложений станет остро необходимым. Такого рода информация должна готовиться заранее, и особенно
к началу фазы депрессии, когда объективно возрастает потребность в активизации инвестиционной деятельности.
Например, в условиях Курской области необходимо исследовать, в каких районах и на каких почвах целесообразно концентрировать государственные ресурсы, выделяемые на развитие товарного семеноводства, какова должна быть очередность размещения инвестиций в восстановление пригородного хозяйства, в развитие экологически чистого производства продовольствия, предназначенного для внеобластного вывоза. Поиск ответов на часть этих вопросов востребован уже сегодня, на остальные и многие другие - станет актуальным в ближайшие годы.
Важная особенность сельского хозяйства, с которой необходимо считаться в процессе предвидения и разработки прогнозов, - специфический характер формирования, распределения и использования доходов. Поскольку значительная часть создаваемого здесь продукта является внутренним оборотом хозяйств (семена, корма, органические удобрения, воспроизводимое поголовье скота и т.д.), несложно предвидеть способность сельскохозяйственных предприятий с относительно меньшим ущербом воспринимать первые удары кризисов циклического типа, сбоев в системе производственных и финансовых связей.
В полной мере это должно быть учтено при разработке прогнозов активного противодействия кризисным процессам в начальной стадии их появления - например, составлении прогнозов приоритетных направлений использования финансовых средств и некоторых видов материальных ресурсов.
Поскольку в агросфере производство в большинстве отраслей носит сезонный характер, это опять-таки должно адекватно учитываться в прогностической деятельности. От традиционного для народного хозяйства прогноза годичной заблаговременности здесь следует подняться на более высокую ступень, дифференцировать расчеты по основным сезонно различным периодам. Например, прогноз доходов от реализации молока обязательно нужно составлять раздельно на март-сентябрь и на октябрь-февраль в областях черноземного Центра,
