Проблемы развития единого комплекса средств макроэкономического межрегионального межотраслевого анализа и прогнозирования
DOI:
https://doi.org/10.17059/ekon.reg.2020-4-5Ключевые слова:
макроэкономический межрегиональный межотраслевой анализ и прогнозирование, динамические межотраслевые модели, динамические стохастические модели общего экономического равновесия, азиатская часть РоссииАннотация
Целями исследования являются анализ подходов к макроэкономическому и макротерриториальному моделированию в мировой и российской экономической литературе, а также формулирование направлений совершенствования прогнозирования развития экономических систем в России на макроуровне, межотраслевом и межрегиональных уровнях. Описан опыт построения динамических макроэкономических, межотраслевых и межрегиональных моделей в Институте экономики и организации промышленного производства СО РАН. Анализируются особенности трех модельных комплексов ИЭОПП СО РАН: КАМИН (комплексный анализ межотраслевой информации), СИРЕНА (синтез региональных и народнохозяйственных систем) и СОНАР (согласование отраслевых и народнохозяйственных решений). Результатом работы являются описание теоретических основ построения этих комплексов, а также краткая характеристика возможности их использования в анализе и прогнозировании развития экономических систем различного уровня. В статье показаны основные отличия базовых моделей, составляющих основу данных систем. Дана характеристика работ по развитию всех трех модельных комплексов. Приводится краткая характеристика разрабатываемой в ИЭОПП СО РАН двухуровневой системы моделей макроэкономического прогнозирования, сочетающей преимущества динамических стохастических моделей общего равновесия и динамических межотраслевых моделей, включенных в систему КАМИН. Кратко описаны теоретические основы системы СИРЕНА, последние версии которой базируются на постулатах теории общего экономического равновесия и теории кооперативных игр. Далее приводится характеристика наиболее развитых элементов модельного комплекса СОНАР - подсистемы СОНАР-ТЭК, используемой для прогнозирования развития топливно-энергетического комплекса России в территориальном разрезе и комплекса СИБАРП (система балансовых расчетов на перспективу). Кратко описаны направления дальнейших исследований по совершенствованию методов макроэкономического межрегионального межотраслевого прогнозирования на основе гармонизации аналитических и прогнозных расчетов, выполняемых с использованием комплексов КАМИН, СИРЕНА и СОНАР. Результаты прогнозных расчетов с использованием двухуровневой системы моделей макроуровня планируется использовать в модельных комплексах СИРЕНА и СОНАР, что обеспечит согласованность прогнозов социально-экономического развития азиатской части России с перспективной динамикой макропоказателей.Библиографические ссылки
Леонтьев В. В. Исследование структуры американской экономики. М.: Госстатиздат, 1958. 534 с.
Алмон К. Искусство экономического моделирования / Институт народнохозяйственного прогнозирования РАН; Отв. ред. Узяков М. Н.; общ. ред. и пер. с англ. Сапов Г. Г., Серебряков Г. Р. М.: МАКС Пресс, 2012. 648 с.
Широв А. А., Янтовский А. А. Опыт разработки инструментария долгосрочного макроэкономического прогнозирования // Научные труды Институт народнохозяйственного прогнозирования РАН. Т. 6. 2008. С. 96-110.
Широв А. А., Янтовский А. А. Межотраслевая макроэкономическая модель RIM - развитие инструментария в современных экономических условиях // Проблемы прогнозирования. 2016. № 6. C. 3-18.
Izard W. Interregional and regional input-output analysis: a model of space economy // The Review of Economics and Statistics. 1951. Vol. 33. P. 318-328.
Chenery H. The Structure and Growth of the Italian Economy, Regional Analysis / Chenery, H., Clark, P. eds. // United States Mutual Security Agency, Rome. 1953. P. 13-25.
Moses L. M. The stability of interregional trading patterns and input-output analysis // American Economic Review. 1955. P. 803-832.
McGregor P. G., Swales J. K., Turner K. R. The CO2 ‘trade balance' between Scotland and the rest of the UK: Performing a multi-region environmental input-output analysis with limited data // Ecological Economics. 2008. Vol. 66. P. 662-672.
Turner K. R., Lenzen M., Wiedmann T., Barrett J. Examining the global environmental impact of regional consumption activities-Part1: A technical note on combining input-output and ecological footprint analysis// Ecological Economics. 2007. Vol. 62. P. 37-44.
Wiedmann T. A review of recent multi-region input-output models used for con-sumption-based emission and resource accounting // Ecological Economics. 2009. P. 77-89, doi: 10.1016/j.ecolecon.2009.08.026.
Examining the Global Environmental Impact of Regional Consumption Activities. P. 2. Review of input-output models for the assessment of environmental impacts embodied in trade / Wiedmann T., Lenzen M., Barrett J., Turner K. // Ecological Economics. 2007. Vol. 61(1). P. 15-26.
Ha S. J., Hewings G., Turner K. An interregional input-output analysis of the pollution content of trade flows and environmental trade balances between five states in the US Mid-West // STRATHCLYDE, Discussion Papers in Economics. 2010. Vol. 09(20). P. 1-31.
Horridge M., Glyn W. The economic impact of a construction project, using, SINO TERM, a multi-region CGE model // Center of Policy Studies, Monash University, General Working Paper. 2007. P. 164.
Horridge M., Madden J., Wittwer G. Using a highly disaggregated multi-regional single country model to analyze the impacts of 2002-03 droughts on Australia // Journal of Policy Modeling. 2005. No 27. P. 258-308
Гранберг А. Г., Суслов В. И., Суспицын С. А. Многорегиональные системы. Экономико-математическое исследование / СО РАН, ИЭОПП, Гос. НИУ "Совет по изучению производит. сил". Новосибирск: Сиб. науч. изд-во, 2007. 370 с.
Баранов А. О., Павлов В. Н., Слепенкова Ю. М. Разработка динамической межотраслевой модели с блоком человеческого капитала // Мир экономики и управления. 2017. Т. 17, № 1. С. 14-25.
Гильмундинов В. М. Развитие модели межотраслевого баланса с учетом межотраслевой конкуренции на основе концепции общего равновесия // Вестник НГУ 2010. Т. 10, вып. 4. С. 5-16. (Социально-экономические науки).
Колюжнов Д. В. Инвестиции, инновации, экономический рост и монетарная политика в рамках динамических моделей общего экономического равновесия. Постановка проблемы // Инвестиционный процесс и структурная трансформация российской экономики / Под ред. А. В. Алексеева, Л. К. Казанцевой. Новосибирск: Изд-во ИЭОПП СО РАН, 2020. 402 с. Гл. 13. С. 340-361.
Шатилов Н. Ф. Моделирование расширенного воспроизводства. М.: Экономика, 1967. 175 с.
Beynon M. J., Munday M., Roberts A. Ranking Sectors Using Fuzzy Output Multipliers // Economic Systems Research. 2005. Vol. 17(3). P. 237-253. https://doi.org/10.1080/09535310500221716.
Johansen L. A Multi-sectoral Study of Economic Growth. Amsterdam: North-Holland, 1974. 274 p.
Kydland F., Prescott E. Time to Build and Aggregate Fluctuations // Econometrica. 1982. Vol. 50, № 6. P. 1345-1370.
Lucas R. Econometric policy evaluation: A critique // Carnegie-Rochester Conference Series on Public Policy. 1976. Vol. 1, iss. 1. P. 19-46.
Grassini M. Rowing along the computable general equilibrium modelling mainstream // Studies on Russian Economic Development. 2009. Vol. 20, № 2, pp. 134-146.
Суслов В. И. Модели пространственной экономики. Генезис, современное состояние, перспективы // Регион. Экономика и социология. 2013. № 2. С. 3-19.
Системное моделирование и анализ мезо- и микроэкономических объектов / отв. ред. В. В. Кулешов, Н. И. Суслов; РАН, Сиб. отд-ние, ИЭОПП СО РАН. Новосибирск: ИЭОПП СО РАН, 2014. 487 с.
Выявление крупных нефтегазопоисковых объектов на западных склонах Непско-Ботуобинской антеклизы, Присаяно-Енисейской синеклизы, Сюгджерской седловины и прилегающих территорий по комплексу геологических, геофизических и гидрогазогеохимических методов: отчет о НИР: ГК № 57 от 11.08.2017 / АО "СНИИГГиМС"; рук. акад. РАН. М. И. Эпов. Новосибирск, 2019. 67 с.
Dushenin D., Milyaev D. Automation of the Analysis of the Efficiency of Geological Exploration for Oil and Gas // Geomodel. Т. 2018. №. 1. С. 1-5.
Миляев Д. В., Душенин Д. И. Подходы к математическому моделированию трансформации "новых" знаний в коммерческие запасы полезных ископаемых // Геология и минерально-сырьевые ресурсы Сибири. 2020. № 1. С. 95100.
Загрузки
Опубликован
Как цитировать
Выпуск
Раздел
Лицензия
Copyright (c) 2020 Крюков Валерий Анатольевич, Баранов Александр Олегович, Павлов Виктор Николаевич, Суслов Виктор Иванович, Суслов Никита Иванович

Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.

