Модели и системы анализа и прогнозирования экономического роста в регионе тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 08.00.13, доктор экономических наук Цыбатов, Владимир Андреевич

• Цыбатов, Владимир Андреевич
• доктор экономических наук
• 2006

Оглавление диссертации доктор экономических наук Цыбатов, Владимир Андреевич

Перечень сокращений.

Введение.

Глава I. Модели экономического роста.

1.1. Проблемы моделирования экономических систем.

1.2. Экономический рост как объект моделирования.

1.3. Обзор существующих моделей экономического роста.

1.3.1. Моделирование на основе производственных функций.

1.3.2. Моделирование экономического роста на основе межсекторных моделей и межотраслевого баланса.

1.3.3. Другие модели.

1.4. Основные причины, ограничивающие использование моделей экономического роста.

1.4.1. Ограничения первого направления.

1.4.2. Ограничения второго направления.

1.5 Авторский подход к моделированию экономического роста.

Выводы и результаты.

Глава 2. Межсекторные балансовые модели.

2.1. Трехсекторная модель закрытой экономики.

2.2. Динамическая модель трехсекторной экономики.

2.3. Четырехсекторная модель открытой экономики.

2.4. Пятисекторная модель открытой экономики.

Выводы и результаты.

Глава 3. Модели потенциального выпуска.

3.1. Модели потенциального выпуска для основных фондов.

3.1.1. Основной капитал и основные фонды.

3.1.2. Существующие модели основного капитала.

3.1.3. Моделирование потенциальных характеристик основных фондов.

3.1.4. Подходы к оценке коэффициента капиталопередачи и к построению ПХ ОФ.

3.2. Модели потенциального выпуска для трудовых ресурсов.

3.2.1. Существующие модели трудовых ресурсов.

3.2.2. Моделирование потенциальных характеристик трудовых ресурсов.

3.3. Учет технического прогресса и совокупная производительность факторов.

3.3.1. Существующие модели технического прогресса.

3.3.2. Учет технического прогресса в потенциальных характеристиках.

3.3.3. Композиция труда и капитала.

Выводы и результаты.

Глава 4. Модели поведения субъектов региона.

4.1. Структура модели поведения.

4.2. Модели поведения экономических агентов в контексте экономических теорий.

4.3. Предлагаемые модели поведения экономических агентов.

4.3.1. Общие положения.

4.3.2. Модель поведения хозяйствующих субъектов.

4.3.3. Модель поведения домашних хозяйств.

4.3.4. Модель поведения органов государственной власти.

4.4. Прогнозно-аналитические исследования на модели экономического роста.

4.4.1. Общие положения.

4.4.2. Ситуационное прогнозирование на модели экономического роста.

4.4.3. Индикативное планирование на модели экономического роста.

Выводы и результаты.

Глава 5. Имитационное моделирование экономических систем.

5.1. Методы и средства имитационного моделирования.

5.2. Метод формализованного представления сложных экономических объектов.

5.3. Развитие ресурсного подхода.

Выводы и результаты

Глава б. Автоматизированные информационные системы прогнозирования экономического роста.^

6.1. Принципы построения АИС.

6.2. Автоматизированная информационная система АИС «Регион».

6.3. Имитационная модель регионального экономического роста.

6.4. Информационное обеспечение модели.

6.5. Точность результатов прогнозирования.

6.6. Верификация и коррекция исходных данных.

Выводы и результаты.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Модели и системы анализа и прогнозирования экономического роста в регионе»

Диссертация посвящена разработке методов, моделей, инструментальных средств и информационных технологий моделирования и прогнозирования экономического роста в регионе - субъекте РФ. Подробно изучаются все этапы, которые приходится проходить исследователю при прогнозировании экономического роста: от построения концептуальной модели объекта исследования до проведения прогнозно-аналитических экспериментов на имитационной модели региона.

Актуальность темы исследования. Определение направлений, факторов и условий устойчивого роста региональной экономики требует разработки соответствующего прогнозно-аналитического инструментария, который позволял бы органам власти субъекта Российской Федерации осуществлять научно обоснованные прогнозы последствий принимаемых управленческих решений, проводить многовариантные сценарные исследования возможностей экономического роста, в том числе по сценариям Минэкономразвития РФ в рамках ежегодных прогнозов социально-экономического развития РФ. Ядром такого инструментария должна являться экономико-математическая модель экономического роста в регионе, которая давала бы возможность в среднесрочной и долгосрочной перспективе оценивать границы роста валового выпуска и валового регионального продукта в зависимости от инвестиционных усилий, платежеспособного спроса, демографических факторов, поведения окружения, а также темпов технического прогресса и других аспектов устойчивого роста. Концептуальной основой модели должен быть региональный воспроизводственный процесс, в котором производство, распределение, обмен и потребление образуют органическое единство. Поскольку в прогнозных экспериментах участвует не сама экономико-математическая модель, а ее имитационный (компьютерный) аналог, то большое значение для эффективности прогнозирования играют используемые методы синтеза имитационной модели по ее математическому аналогу. Важно, чтобы имитационная модель без потерь воспроизводила всю глубину причинно-следственных связей, установленных на концептуальном и математическом уровнях, и была бы удобной для экспериментирования. Поэтому построение модели регионального экономического роста во всех ее стадиях (концептуальной, математической, имитационной) является чрезвычайно актуальной задачей и главной целью настоящего исследования. Наличие адекватной модели превращает прогнозирование в процесс научного исследования возможных путей развития. Выделение в модели экономического роста управляющих параметров и индикаторов роста позволяет разделить прогнозные исследования на два вида: 1 - ситуационное (сценарное) прогнозирование, при котором по заданному сценарию (значениям управляющих параметров) на модели региона рассчитываются траектории индикаторов; 2 - индикативное планирование, при котором по заданному индикативному плану (множеству индикаторов с заданными значениями) рассчитываются управляющие воздействия субъектов региона (сценарий), приводящие к желаемому результату. Если ситуационное прогнозирование нацелено на предсказание, то индикативное планирование, наоборот, ориентировано на способы повышения эффективности плановых проектов, анализ реальных возможностей достижения поставленных целей, обоснование их осуществимости. В основе индикативного планирования лежит идея, что не надо предсказывать то, чем можно управлять, а следует выявлять проблемы и искать оптимальные пути их решения. Разработка информационных технологий и инструментальных средств, поддерживающих названные виды прогнозных исследований в их рациональном сочетании и взаимодополнении также является актуальной задачей.

Степень разработанности проблемы. Многогранность и многоаспектность такого явления, как экономический рост, обусловили существующее многообразие подходов и методов к его моделированию и прогнозированию. Для конкретизации проводимых исследований в диссертации принято определение экономического роста, данное М. Тодаро в книге «Экономическое развитие. - М.: Экономический факультет МГУ, ЮНИТИ, 1997»: Экономический рост (economic grows) -устойчивый процесс роста производственных возможностей экономики и увеличение вследствие этого национального дохода (конечного продукта, валовой добавленной стоимости). В диссертации рассматриваются следующие факторы экономического роста: природные ресурсы; людские ресурсы; основной капитал; технический прогресс. При этом существующие модели экономического роста, методы и средства его прогнозирования изучаются с позиций возможности их применения для решения актуальных задач моделирования и прогнозирования развития региона - субъекта РФ. Социально-экономическая деятельность региона рассматривается на основе ее информационного описания, получаемого от территориального органа государственной статистики.

Анализ современного состояния теории и практики моделирования и прогнозирования экономического роста показывает, что существуют два основных направления моделирования экономического роста. Первое направление предполагает построение производственных функций, увязывающих экономический рост с динамикой факторов производства. Второе направление связано с моделированием производства и потребления на основе межсекторных моделей и межотраслевого баланса. В первом случае экономика рассматривается как целостная, неструктурированная единица, на вход которой поступают ресурсы, а на выходе получается результат функционирования экономики в форме валовой добавленной стоимости или валового внутреннего продукта. Ресурсы рассматриваются как аргументы, а валовой внутренний продукт - как функция. Во втором случае экономика структурирована и состоит из конечного числа секторов или «чистых» отраслей, производящих один или несколько продуктов. Экономический рост моделируется на основе баланса спроса и предложения факторов производства в секторах экономики.

В научной литературе имеется много различных типов и классов моделей экономического роста на основе производственных функций, отличающихся глубиной описания объекта моделирования, методами построения и областью применения. Авторы этих моделей пытаются ответить на следующие вопросы:

1 - каким образом факторы влияют на выпуск (вид производственной функции)?

2 - каким образом моделируется динамика каждого из факторов - экзогенно (задается извне) или эндогенно (вычисляется внутри модели)? В зависимости от ответа на этот вопрос модели экономического роста делятся на экзогенные и эндогенные. К первым относятся знаменитые базовые модели Дж. М. Кейнса, Р. Харрода, Е. Домара, Р. Солоу. В этих моделях параметры, характеризующие накопление капитала, темп технического прогресса, прирост трудовых ресурсов, задавались извне. Модели эндогенного роста, так называемая «новая волна» в теории экономического роста, появились в середине 1980-х гг. В них основное внимание уделяется моделированию технического прогресса как процессу увеличения производительности за счет воздействия инновационной деятельности и накопления человеческого капитала. Это, в первую очередь, модели экономического роста с человеческим капиталом (модели Мэнкью-Ромера-Вейла, Р. Лукаса); модели на основе включения сектора инноваций (модели К. Эрроу, П. Ромера, Ф. Агиона и П. Хауитта). В настоящее время магистральное направление в моделировании экономического роста на основе производственных функций нацелено на поиск и объяснение причин роста внутри самих моделей роста, то есть на дальнейшую «эндогенизацию» модели. Здесь интерес представляют модели роста в виде системы моделей экономических агентов, принимающих решения на основе теории игр и исследования операций. В России разработками таких моделей занимаются в ВЦ РАН (А.А. Петров, И.Г. Поспелов, А.А. Шананин, Н.Н.Оленев и другие).

Моделирование экономического роста на межсекторных моделях восходит к моделям расширенного воспроизводства К. Маркса. В более современной трактовке эти модели представлены в трудах П. Сраффы, В. С. Немчинова, B.C. Дадаяна, В. А. Колемаева. Подход к моделированию экономического роста на основе межотраслевого баланса В. Леонтьева базируется на описании продуктовых и финансовых потоков между отраслями экономики с увязкой спроса и предложения. При этом используются так называемые динамические модели межотраслевого баланса, в которых основные соотношения статической модели баланса воспроизводятся для каждого года рассматриваемого периода с разделением конечного продукта на инвестиции и потребление. При расчетах валовой выпуск задается вне модели, например, экстраполяционным прогнозом или экспертно. В последние годы в РФ работы по моделированию экономического роста, базирующиеся на межотраслевых балансах, проводились в Институте народнохозяйственного прогнозирования РАН (в лабораториях М.Н. Узякова, Н.В. Суворова и А.Р. Белоусова), в Институте макроэкономических исследований Минэкономразвития РФ (под руководством Л.А. Стрижковой и В.А. Новичкова), в ИЭ и ОПП СО РАН (А.Г. Гранберг, С.А. Суспицин), в Самарском Государственном экономическом университете (в лаборатории А.И. Ханунова). Попытки учесть кроме межотраслевых связей еще целый ряд общеэкономических показателей, таких как финансовые ресурсы, денежные доходы населения и прочее привели к появлению так называемого макроструктурного моделирования (Ф.Н. Клоцвог). В ИНП РАН в 1995 году была разработана макроструктурная модель развития экономики Республики Татарстан. В дальнейшем были созданы макроструктурные модели экономик Белоруссии (1998 г.) и Украины (2000 г.). В 1999 г. в ИНП РАН была разработана прогнозная макроструктурная модель российской экономики на период до 2005 года на принципах оптимизационного натурально-стоимостного межотраслевого баланса.

Сравнивая рассмотренные направления моделирования экономического роста можно выделить следующие основные различия между ними:

- при прогнозировании на основе производственных функций (первое направление) рассматриваются либо спрос, либо предложение, в то время как при прогнозировании на основе межсекторных моделей и динамического межотраслевого баланса (второе направление) спрос и предложение рассматриваются совместно;

- модели на основе производственных функций работают с добавленной стоимостью, в то время как в моделях межотраслевого баланса основное внимание уделяется промежуточному потреблению;

- модели на основе производственных функций нацелены на воспроизводственный процесс, на движение в непрерывном времени, в то время как в моделях межотраслевого баланса движение принципиально дискретно и требует «разрыва» балансовых схем.

Перечисленные различия делают плодотворными усилия по объединению достоинств сравниваемых направлений моделирования при разработке инструментальных средств и информационных технологий для прогнозно-аналитических исследований возможностей и направлений регионального экономического роста.

Постоянное усложнение макроструктурных моделей и их информационного описания делает актуальным использование современных компьютерных технологий для автоматизации процессов построения и использования моделей. Принципы построения автоматизированных информационных систем (АИС) для регионального прогнозирования и планирования были достаточно глубоко разработаны еще в 19701980-х гг. применительно к существовавшей тогда системе управления, информационного и компьютерного обеспечения. В последние годы разработки АИС возобновились с ориентацией на задачи краткосрочного и среднесрочного регионального прогнозирования в условиях переходного периода. Эти работы координируются Министерством экономического развития и торговли РФ. Общей чертой разрабатываемых АИС является то, что они автоматизируют формирование и использование баз данных, конструирование моделей из готовых узлов и блоков, проведение многовариантных прогнозно-аналитических расчетов, оформление результатов. Наиболее известной разработкой этого класса является комплекс "Прогноз", созданный компанией ЗАО «Прогноз» (Д.Л. Андрианов). Другая система региональных прогнозов, увязываемых в общий территориальный прогноз по Российской Федерации, разработана в Новосибирском институте экономики и организации промышленного производства СО РАН (С.А. Суспицын). На наш взгляд, наиболее развитыми и теоретически обоснованными являются системы прогнозирования, разработанные в Вычислительном центре Российской академии наук (А.А. Петров) и в Институте народнохозяйственного прогнозирования РАН (М.Н. Узяков).

Цель и задачи исследования. Целью диссертационного исследования является разработка теоретических основ, инструментальных средств и информационных технологий моделирования и прогнозирования экономического роста в регионе -субъекте РФ. Для достижения поставленной цели потребовалось решение следующих научно-исследовательских задач:

- анализ существующих моделей и систем прогнозирования экономического роста;

- разработка макроэкономической модели регионального экономического роста (концептуальной, математической), позволяющей оценивать рост валового выпуска, ВРП, производственного потенциала экономики региона в зависимости от динамики основных факторов производства и поведения субъектов региона;

- исследование разработанной макроэкономической модели регионального экономического роста в статике и динамике;

- разработка методов и инструментальных средств конструирования имитационных моделей сложных социально-экономических систем;

- синтез имитационной (компьютерной) модели регионального экономического роста по концептуальному и математическому аналогам как основы для экспериментальных исследований;

- разработка информационной технологии ситуационного прогнозирования для прогнозных исследований возможностей экономического роста в регионе (решение задач «что будет, если.»;

- разработка информационной технологии индикативного планирования на модели экономического роста в регионе (решение задач «что надо, чтобы.»);

- исследование факторов, влияющих на точность результатов прогнозирования;

- разработка принципов построения автоматизированной информационной системы (АИС) для прогнозно-аналитических исследований экономического роста в регионе-субъекте РФ;

- разработка информационного обеспечения и инструментальных средств АИС.

Объектом диссертационного исследования является экономический регион -субъект РФ на примере Самарской области.

Предмет исследования - методы, модели и системы анализа и прогнозирования экономического роста в регионе.

Теоретическую и методологическую базу исследования составляют научные труды отечественных и зарубежных авторов в области теории экономического роста, прогнозирования, ситуационного управления, экономико-математического моделирования, искусственного интеллекта, планирования вычислений, планирования эксперимента. Диссертационная работа выполнена на стыке экономических дисциплин и дисциплин, связанных с моделированием и управлением сложными динамическими объектами. При разработке теоретической модели регионального экономического роста автор диссертации опирался на работы таких известных российских ученых-экономистов, как Л.И. Абалкин, А.Г. Аганбегян, В.В. Валентей, B.C. Дадаян, С.С. Дзарасов, А.Г. Гранберг, В.В. Ивантер, Ф.Н. Клоцвог, В.Н. Лексин, P.M. Нуреев, А.А. Петров, В.М. Полтерович, В.А. Попов, И.Г. Поспелов, О.С. Пчелинцев, Б.А. Райзберг, В.К. Семенычев, М.Н. Узяков, Г.Р. Хасаев, Б.М. Штульберг, Ю.В. Яременко и др., а также зарубежных: Г. Беккер (G. Becker), М. Блауг (Blaug). Дж. Кейнс (J. Keynes), В. Леонтьев, Дж. фон Нейман (J. Neumann), Дж. Робинсон (J. Robinson), Р. Солоу (R. Solow), П. Сраффа (P. Sraffa) и других. При разработке методологии и инструментальных средств имитационного моделирования и ситуационного прогнозирования использованы работы следующих российских ученых и специалистов: Н.Н. Моисеева, А.А. Петрова, Д.А. Поспелова, А.С. Нариньяни, Э.Х. Тыугу, МА. Кораблина, СА. Суспицина, МА. Узякова и др., а также зарубежных авторов: Д. Форрестера (Dj. Forrester), Е. Киндлера (Е. Kindler), А. Прицкера (A. Pricker) и других.

Информационную базу исследования составили статистические данные о развитии экономики и социальной сферы Самарской области, полученные от территориального органа государственной статистики, а также результаты аналитических расчетов выполненных автором диссертации.

Научная новизна результатов диссертационной работы состоит в том, что впервые с единых позиций рассмотрен весь комплекс задач моделирования и прогнозирования экономического роста в регионе - от построения концептуальной модели экономического роста, до создания инструментальных средств и информационных технологий прогнозно-аналитических исследований возможностей и направлений регионального экономического роста. В диссертационной работе автором получены следующие научные результаты.

1. Разработана новая макроэкономическая модель регионального экономического роста в виде системы, в состав которой входят три взаимосвязанных компонента:

- пятисекторнаая балансовая модель, описывающая двунаправленные потоки ресурсов и спроса на них между секторами экономики в соответствии с логикой воспроизводственного процесса;

-модель потенциального выпуска, описывающая изменение границ экономического роста региональной экономики в зависимости от динамики основных производственных факторов (модель потенциальных возможностей);

- модель поведения субъектов региона, представляющая собой совокупность моделей деятельности экономических агентов, приводящих в движение ресурсы региона в границах потенциальных возможностей (модель, задающая развитие).

2. При разработке и исследовании математической модели экономического роста в статике и динамике получены следующие результаты, имеющие научную новизну:

- показано, что в отличие от неоклассических моделей роста (модель Р. Солоу), предлагаемая модель позволяет учесть два последствия инвестиций: I - в момент своего осуществления инвестиции повышают совокупный спрос и увеличивают выпуск капиталообразующих секторов; 2 - в последующие периоды инвестиции увеличивают совокупное предложение вследствие прироста потенциального выпуска;

- установлена связь между ростом нормы накопления в секторах экономики и ростом инфляции на потребительском рынке; показано, что для нейтрализации инфляции необходим компенсирующий рост потребительского сектора, на основании чего доказывается несправедливость известного тезиса о преимущественном росте 1-го подразделения (производство средств производства) по отношению ко 2-му (производство предметов потребления);

- получены зависимости между ВРП и выпусками в секторах экономики, нормами накопления, потребления и налоговой нагрузкой;

- выведены пропорции сбалансированного роста и показано, что устойчивый экономический рост требует вполне определенных соотношений между выпусками в секторах экономики для каждого значения темпа экономического роста;

- показано, что при переходе экономики с одного темпа роста на другой необходим переходный период, в течение которого лимитирующие секторы экономики должны изменить свой потенциал под пропорции новой траектории роста;

- найдена зависимость потенциального выпуска сектора экономики от процессов ввода и выбытия капитала, влияния демографических факторов, роста производительности труда и воздействий технического прогресса;

- впервые решена задача определения нормы накопления, необходимой для обеспечения желаемого экономического роста в регионе при заданной исходной возрастной структуре ОФ и капиталоемкости производства;

- показано, что эндогенную модель поведения экономического агента целесообразно искать как решение задачи индикативного планирования. При этом агент не максимизирует значения тех или иных индикаторов своей деятельности, как этого требует неоклассическая теория, а минимизирует суммарную неудовлетворенность от непопадания индикаторов в желаемые границы.

3. Предложен новый метод формализованного представления сложных экономических объектов в виде иерархической сети производственных функций, позволяющий на единой основе описывать процессы генерации, преобразования, распределения и потребления различных видов ресурсов при соблюдении количественных и технологических ограничений. Создаваемая при этом имитационная модель представляется в виде двунаправленной вычислительной сети (ДВС). Строительной единицей ДВС является функциональный модуль (единичная производственная функция), выполняющий взаимно противоположные операции по переработке ресурсов и спроса на них при обеспечении этих операций необходимой информацией и энергией. Разработан базовый набор функциональных модулей, необходимый и достаточный для моделирования экономических систем.

4. Разработаны формальные процедуры конструирования дискретных и непрерывных имитационных моделей экономических объектов в виде ДВС по их концептуальному описанию, а также по математической модели, записанной в обычной математической нотации.

5. Разработана методология ситуационного прогнозирования экономического роста в регионе, отличительная особенность которой состоит в композиции идей сценарного прогнозирования и ситуационного управления. Согласно разработанной методологии, прогноз является результатом эволюции имитационной модели деятельности региона на заданную перспективу в соответствии с экзогенным сценарием развития и эндогенными моделями поведения экономических агентов.

6. Разработан новый алгоритм индикативного планирования, позволяющий по заданному индикативному плану (множеству индикаторов с заданными интервалами целевых значений) рассчитать сценарий (управляющие воздействия экономических агентов), приводящий к желаемым значениям индикаторов экономического роста. Новизна алгоритма заключается в том, что при принципиальной невозможности размещения всего множества индикаторов в заданных границах, формируется решение в условиях «нежестких» границ, имеющее наименьшую «неудовлетворенность» с точки зрения исследователя.

7. Разработан новый подход к верификации и коррекции отчетной региональной социально-экономической информации, основанный на идее балансировки образованных и использованных ресурсов региона. Задача заключается в построении "баланса балансов", обладающего минимальной, в смысле заданного критерия, противоречивостью.

8. Разработаны принципы построения автоматизированной информационной системы (АИС), предназначенной для анализа, индикативного планирования и ситуационного прогнозирования регионального экономического роста, формирования и информационной поддержки региональных управленческих решений.

Практическая значимость работы. Достоверность и практическая значимость результатов диссертационной работы, содержащихся в ней подходов, моделей и методических материалов, подтверждается их непосредственным использованием в Правительстве Самарской области для целей анализа и прогнозирования регионального развития. Ориентация на стандартную региональную статистику позволяет использовать сделанные разработки в органах государственной власти других субъектов РФ. Разработанные в диссертации подходы к моделированию и прогнозированию экономического роста позволяют распространить их на ряд смежных областей экономической науки: прогнозирование развития муниципальных образований, стратегическое планирование деятельности предприятий.

Реализация результатов. На основе разработанных в диссертации моделей, методов и инструментальных средств создана автоматизированная информационная система АИС «Регион», предназначенная для анализа, индикативного планирования и ситуационного прогнозирования регионального экономического роста, формирования и поддержки региональных управленческих решений (заказчик - министерство экономического развития, инвестиций и торговли Самарской области). Система внедрена в различных субъектах РФ в следующих модификациях:

- АИК «Прогноз», АИК «Стандарты СПб» (установлены в Санкт-Петербургском информационно-аналитическом центре при Правительстве Санкт-Петербурга);

- АИС «Регион» / Макро (установлена в администрациях Саратовской и Томской областей и других субъектах РФ).

В департаментах экономики администраций городов Омск, Самара, Тольятти, Жигулевск, Новокуйбыщевск, Отрадный, а также в НИЦ «Природопользование» (г. Санкт-Петербург) внедрена система АИС «Город», являющаяся адаптированным к городским условиям аналогом системы АИС «Регион» /Макро. Система разработана в рамках хоздоговорных работ с администрациями перечисленных городов и использует следующие результаты диссертационной работы: обобщенную модель экономического роста, модели поведения экономических агентов, технологию имитационного моделирования.

По материалам диссертации автором прочитан курс лекций «Прогнозирование национальной экономики» с циклом лабораторных работ в Самарском государственном экономическом университете в 2002 - 2006 гг.

Апробация результатов исследования. Основные результаты диссертации докладывались на Н-й Всесоюзной конференции "Искусственный интеллект - 90" (Минск, 1990); на международной конференции BLACK SEA'90 (Varna, Bulgaria, 1990); на VI, VIII и XIII Международной конференции "Applications of Artificial Intelligence in Engineering": AIENG-91 (Oxford, 1991), AIENG-93 (Touluza, 1993), AIENG-98 (Southamption, UK, 1998); на II, V, VIII и X Санкт-Петербургской Международной конференция "Региональная информатика": РИ-92 (СПб, 1992), РИ-96 (СПб, 1996), РИ-2002 (СПб, 2002); РИ-2006 (СПб, 2006); на Всероссийской научно-практической конференции "Самарская область на пороге XXI века" (Самара, 1998); на Международной научно-практической конференции "Проблемы развития предприятий: экономика, организация, менеджмент", (Самара. 2001); на Международном научном симпозиуме "Перспективы развития регионов в условиях глобализации: экономика, менеджмент, право", (Самара, 2003); на Международном научном конгрессе "Проблемы качества экономического роста", (Самара, 2004); на Международной научно-практической конференции "Воспроизводственный потенциал региона" (Уфа, 2004).

Результаты работы представлялись также в Совете по проблемам регионального развития Минэкономики России в июне 1999 года, где получили высокую оценку и были рекомендованы к внедрению в другие регионы РФ ("Российский экономический журнал", 2000 г. - №2). Методологические аспекты прогнозирования регионального развития представлялись автором на семинарах в Совете по изучению производительных сил (СОПС, Москва) в 2003 и 2004 годах.

В ходе проводимых исследований автором были получены гранты Российского фонда фундаментальных исследований (1996 г.) и Минобразования РФ (2002 г.).

Публикации. По материалам выполненных исследований и разработок опубликовано более 30 научных работ, в том числе 2 монографии и 20 статей в международных и центральных научных изданиях. Во всех работах, опубликованных в соавторстве, автором дана математическая постановка задачи, проведены теоретические исследования, предложены основные идеи методов и алгоритмов, составляющих основу разработанных средств моделирования и прогнозирования. Основные материалы диссертации опубликованы в монографии [162]. В статье [164] обсуждаются проблемы моделирования экономических систем. Авторский подход к построению модели экономического роста в виде системы трех взаимосвязанных компонентов впервые опубликован в работе [144], затем развит в [141]. Многосекторные модели в авторской интерпретации впервые предложены в работах [156, 141]. Модели потенциального выпуска для основных фондов впервые опубликованы в статье [159], далее развиты в статьях [158, 160, 142]. В статье [167] впервые упомянута формула, выведенная автором для нормы накопления в секторе экономики, необходимая для желаемого экономического роста. В совместной статье [16] описывается авторский подход к композиции труда и капитала при оценке производственного потенциала сектора экономики. Обобщенная модель социально-экономической деятельности региона и технология прогнозно-аналитических исследований регионального развития обсуждаются в работах [145, 138, 163, 165]. Результаты выступления автора в Совете по проблемам регионального развития Минэкономики России в июне 1999 года представлены в публикации [140]. При прогнозировании автором уделяется особое внимание моделированию финансовых потоков в регионе [143] и муниципальных образованиях [155]. Проблемы верификации исходного статистического материала и результатов прогнозирования обсуждаются в статьях [135,139].

Статья [154] является первой публикацией автора по ресурсному подходу к моделированию сложных динамических систем, позволяющему формализовать процедуру имитационного моделирования. Дальнейшее развитие этот подход получил в статьях [216, 20]. Первая система имитационного моделирования Resource, построенная на основе ресурсного подхода, описана в работах [17, 157, 216, 217]. Более поздние версии этой системы: «General Modeling Tool» и «Economics» представлены в работах [217] и [153]. Разработанные автором инструментальные средства имитационного моделирования легли в основу автоматизированных систем АИС «Регион» [145, 153], АИС «Город» [168, 121], АИК «Прогноз» (Санкт-Петербург) [131], АИС «ТЭБ» [147]. Вопросы, связанные с проектированием автоматизированных систем, обсуждаются в работах [15,22,23, 33].

Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, шести глав, заключения, списка используемых источников более 200 наименований и приложений. Общий объем работы 386 страниц сквозной нумерации, 85 рисунков.

Заключение диссертации по теме «Математические и инструментальные методы экономики», Цыбатов, Владимир Андреевич

Основные результаты главы опубликованы в работах [15, 22, 23, 33, 121, 131, 135,138,139, 140,143, 145,147, 153, 162, 163, 165, 168].

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В диссертации с единых позиций рассмотрен весь комплекс задач моделирования и прогнозирования экономического роста в регионе - от построения концептуальной модели экономического роста, до создания инструментальных средств и информационных технологий прогнозно-аналитических исследований возможностей и направлений регионального экономического роста. При этом получены следующие основные результаты.

1. Проведено исследование современного состояния теории и практики моделирования и прогнозирования экономического роста. Установлены причины методологического и информационного характера, которые, по мнению автора, ограничивают использование существующих моделей экономического роста для решения задач регионального прогнозирования.

2. Предложен авторский подход к построению макроэкономической модели экономического роста в виде системы, в состав которой входят три взаимосвязанных компонента: межсекторная балансовая модель «спрос-предложение», модель потенциального выпуска, модель поведения субъектов региона.

3. Разработаны межсекторные балансоввые модели региональной экономики, основанные на разбиении экономики региона на сектора: энергосырьевой, капиталообразующий, потребительский, государственный и сектор домашних хозяйств. На моделях получены зависимости между ВРП и выпусками в секторах, а также нормами накопления, потребления и налоговой нагрузкой. Предложен новый способ оценки валовой добавленной стоимости, создаваемой в регионе. Предложен показатель, характеризующий КПД экономики.

4. Определены пропорции между выпусками в секторах экономики, необходимые для обеспечения сбалансированного экономического роста. Определены условия перехода экономики с одного темпа роста на другой.

5. Разработана модель потенциального выпуска сектора экономики, которая описывает изменение границ роста выпуска в секторе в зависимости от процессов ввода и выбытия капитала, влияния демографических факторов, роста производительности труда и воздействий технического прогресса. Модель сконструирована в виде функции потенциального выпуска (ФПВ), композирующей потенциальные возможности сектора по основным фондам и трудовым ресурсам.

6. Решена задача определения нормы накопления, необходимой для обеспечения желаемого экономического роста в регионе. Получена оценка необходимого выпуска капитального сектора, обеспечивающего желаемый прирост производственного потенциала экономики.

7. Разработана модель поведения субъектов региона - экономических агентов, приводящих в движение ресурсы региона: материальные, трудовые, финансовые. Модель поведения экономического агента представлена в виде системы из двух составляющих: эндогенной модели поведения и экзогенного сценария развития.

8. Предложен метод формализованного представления сложных экономических объектов в виде иерархической сети производственных функций, позволяющий на единой основе описывать процессы генерации, преобразования, распределения и потребления различных видов ресурсов и спроса на них при соблюдении количественных и технологических ограничений. Создаваемая при этом имитационная модель объекта представляется в виде двунаправленной вычислительной сети (ДВС). Разработан базовый набор функциональных модулей, необходимый и достаточный для конструирования имитационных моделей сложных экономических систем.

9. Разработаны формальные процедуры конструирования дискретных и непрерывных имитационных моделей экономических объектов в виде ДВС по их концептуальному описанию, а также по математической модели, записанной в обычной математической нотации.

10. Разработанные технологии конструирования дискретных и непрерывных имитационных моделей экономических объектов в виде ДВС реализованы в виде инструментальной системы моделирования "Economics". Система позволяет конструировать, верифицировать, исполнять и развивать имитационные модели экономических объектов в соответствии приобретаемыми опытом и знаниями.

11. С помощью созданных средств имитационного моделирования синтезирован имитационный аналог разработанной макроэкономической модели экономического роста, являющейся моделью системной динамики форрестеровского типа со сложной структурой обратных связей, обусловленных поведением экономических агентов. При формировании имитационной модели использовалась отчетная информация из официальных региональных источников.

12. Разработаны научно-методические основы ситуационного прогнозирования экономического роста в регионе - субъекте РФ, развивающие идеи сценарного прогнозирования и ситуационного управления. Процедура ситуационного прогнозирования представляет собой экспериментальное исследование возможных путей развития по принципу «что будет, если.» в рамках пропорций, задаваемых сценарием.

13. Разработана информационная технология индикативного планирования экономического роста на модели региона. Предложен алгоритм индикативного планирования, позволяющий по заданному индикативному плану (множеству индикаторов с установленными границами) рассчитать сценарий (управляющие воздействия субъектов региона), приводящий к желаемым значениям индикаторов социально-экономического развития.

14. Исследовано качество прогнозных расчетов. Показано, что на точность результатов прогнозирования влияют следующие факторы 1) ошибки в исходных данных; 2) грубость модели; 3) ошибки при задании сценария. В диссертации предложены подходы к ослаблению перечисленных факторов, разработаны соответствующие методы и алгоритмы.

15. Разработаны алгоритмы верификации и коррекции региональной социально-экономической информации, основанные на построении верификационных схем и балансировке образованных и использованных ресурсов по схеме "баланса балансов".

16. Разработана концепция и принципы построения территориальной автоматизированной информационной системы (АИС «Регион»), предназначенной для целей анализа и прогнозирования регионального экономического роста, формирования и отработки региональных управленческих решений. В процессе ситуационного прогнозировании и индикативного планирования средствами системы обеспечивается интерактивная связь с участниками процесса принятия решений и возможность корректировки принимаемых управленческих решений (сценариев) в зависимости от развития воспроизводимых ситуаций.

17. Разработанные автором модели, методы, алгоритмы, информационные технологии, программные средства получили широкое практическое внедрение в органах государственной власти субъектов РФ, где применяются при создании региональных и муниципальных автоматизированных систем поддержки принятия управленческих решений. Эти методы и средства также используются в учебном процессе Самарского государственного экономического университета.

По результатам проведенных исследований можно сделать следующие основные выводы:

- межсекторные модели являются более эффективным средством моделирования регионального экономического роста, чем модели экономического роста, основанные на производственной функции, и модели, использующие межотраслевой баланс;

- деятельность сектора экономики целесообразно моделировать обобщенной производственной функцией (ОПФ), работающей с двунаправленными потоками спроса и предложения материальных, капитальных, трудовых и информационных ресурсов. При этом балансовая модель экономики в целом будет представлять собой систему ОПФ секторов экономики, связанных через общие переменные логикой производственного процесса;

- устойчивый экономический рост требует вполне определенных пропорций между выпусками в секторах экономики для каждого значения темпа экономического роста. Если данные пропорции не выполняются, то в экономике неизбежно возникает дисбаланс между спросом и предложением. Последнее приводит к росту запасов одних товаров и дефициту других, что вызывает торможение экономического роста;

- при переходе экономики с одного темпа роста на другой необходим переходный период, в течение которого лимитирующие сектора должны изменить свой потенциал под пропорции новой траектории роста;

- КПД экономики целесообразно оценивать коэффициентом, который показывает отношение валовой добавленной стоимости (за исключением ресурсов, необходимых для простого воспроизводства) к общей стоимости товаров и услуг, произведенных экономикой;

- для исследования процессов ввода и выбытия основного капитала следует использовать коэффициент капиталопередачи. В отличие от капиталоемкости, характеризующей капитал, участвующий в производстве, коэффициент капиталопередачи характеризует капитал, переносимый на продукцию;

- потенциальный прирост годового выпуска продукции за счет инвестиций в ОФ прямо пропорционален величине этих инвестиций и обратно пропорционален коэффициенту капиталопередачи для выпускаемой продукции и сроку службы вводимых ОФ. Чем дольше нормативный срок службы вводимых ОФ, тем на большее число лет растягивается перенос капитала на продукцию. То есть, инвестируя в долгосрочные» ОФ, мы, в значительной мере, вкладываем в будущие поколения. Если мы хотим быстрой отдачи от инвестиций, то должны инвестировать в отрасли с высокой скоростью амортизации и низкой капиталопередачей;

- устойчивый экономический рост требует существенных инвестиций. Например, для ежегодного прироста в 5% в секторе экономики с нормативным сроком службы ОФ 20 лет и их износом 50% требуется норма накопления, в два раза превышающая выбытие;

- технический прогресс ведет к уменьшению нормативного срока службы ОФ. Это связано с тем, что технический прогресс перераспределяет трудовые ресурсы в пользу капитального сектора, в связи с чем интенсивность потребления капитала в экономике растет. Показано, что технический прогресс увеличивает активную часть ОФ (производительность) за счет уменьшения их пассивной части (срока службы);

- модель поведения экономического агента следует разрабатывать в виде системы из двух составляющих: эндогенной модели поведения и экзогенного сценария. Эндогенную модель целесообразно искать как решение задачи индикативного планирования, когда требуется найти допустимые управленческие решения, при которых индикаторы деятельности агента имели бы значения, лежащие в желаемых коридорах. При этом агент минимизирует суммарную неудовлетворенность от непопадания индикаторов в желаемые границы;

- задачу коррекции исходных статистических данных, возникающую при калибровке модели экономического роста, целесообразно свести к задаче индикативного планирования с «нежесткими границами», в которой индикаторами являются дисбалансы верификационных балансов, а регуляторами выступают корректируемые отчетные данные, на варьирование которых накладываются экспертные ограничения, учитывающие их правдоподобие;

- эволюционный характер экономических систем, который наиболее ярко проявляется при моделировании экономического роста, не позволяет получать конечных аналитических выражений и требует для исследования регионального экономического роста использования методов имитационного моделирования;

- прогнозные исследования возможностей регионального экономического роста следует проводить при рациональном сочетании методов ситуационного прогнозирования и индикативного планирования.

Список литературы диссертационного исследования доктор экономических наук Цыбатов, Владимир Андреевич, 2006 год

1. Автухович, Э.В. Математическая модель экономики переходного периода / Э.В. Автухович и др. / ВЦ РАН. М., 1999. - 143 с.

2. Аганбегян, А. Очерки теории социалистической экономики. Новосибирск: СО АН СССР, 1980. - 345 с.

3. Аганбегян, А.Г. Советская экономика взгляд в будущее. - М.: Экономика, 1988.-254 с.

4. Алексеенкова, М.В. Использование показателя интенсивности потребления капитала для инвестиционного анализа // Проблемы прогнозирования. 2001. -№5.-С. 115-117.

5. Аукуционек, СЛ. Современные буржуазные теории и модели цикла: критический анализ. М.: Наука, 1984. - 223 с.

6. Баланс денежных доходов и расходов населения Самарской области за 2004 год // Самар. облкомстат. Самара, 2004.

7. Баранов, Э.Ф. Схема и модель межотраслевого баланса производства и распределения продукции // Моделирование народнохозяйственных процессов. 1973.-С. 113-284.

8. Баумоль, У.Дж. Эмпирические методы и оптимально несовершенные решения / У.Дж. Баумоль, Р.Э. Квандт // Вехи экономической мысли. Т. 2: Теория фирмы / под ред. В.М. Гальперина. СПб.: Экон. школа, 1999. - 534 с.

9. Беккер, Г. Теория распределения времени // Вехи экономической мысли. Т. 3: Теория потребительского поведения и спроса / под ред.В.М. Гальперина. -СПб.: Экон. школа, 1999.

10. Белл, Д. Грядущее постиндустриальное общество: Опыт социального прогнозирования. М.: Академия, 1999. - 785 с.

11. Белл, Д. Новая технократическая волна на Западе. М.: Прогресс, 1986. - 450 с.

12. Блауг, М. Методология экономической науки, или Как экономисты объясняют: пер. с англ. / под ред. B.C. Автономова. М.: Вопр. экономики, 2004. - 416 с.

13. Бугаян, И.Р. Модель влияния научно-технического прогресса на темпы накопления и экономического роста / И.Р. Бугаян, М.А. Сумбатян // Экономика и мат. методы. 2002. - Т. 38. - № 4. - С. 104-109.

14. Выгдорчик, А.Г. Производительность производственного аппарата: Макроэкономический аспект // Проблемы прогнозирования. 2003. - № 2. - С. 17-30.

15. Виттих, В. Система показателей для оценки потенциальных возможностей

16. ИВК / В. Виттих, В Цыбатов, Е. Симановский // Автометрия. Новосибирск, №4,1983.

17. Виттих, В. Средства моделирования для анализа и прогнозирования занятости населения в регионе / В. Виттих, Д. Дубровин, А. Ларионов, В. Цыбатов // Информатика и вычислительная техника. 1993. - № 1-2.

18. Виттих, В.А. Интеллектуальная система ресурсного моделирования "Ресурс" / В.А. Виттих, В.А. Цыбатов // В кн.: II Всесоюзная конференция "Искусственный интеллект 90". Секционные доклады, Том 3, - Минск, 1990. - С.34-38.

19. Виттих, В.А. Интеллектуальная система ресурсного моделирования технологических процессов / В.А. Виттих, В.А. Цыбатов // Первый всесоюзный съезд технологов машиностроителей. Тез. докладов. Москва, 1989. - С. 45-46.

20. Виттих, В.А. Обобщенные ресурсные модели систем "машина человек -среда" / В.А. Виттих, В.А. Цыбатов // Проблемы машиностроения и надежности машин. АН СССР - 1990. - № 4. - С. 5-13.

21. Виттих, В.А. Оптимизация автоматизированных систем научных исследований реального времени / В.А. Виттих, В.А. Цыбатов // Автоматика и вычислительная техника. Рига: Зинатне, №4, 1981.

22. Виттих, В.А. Проектирование автоматизированных систем научных исследований / В.А. Виттих, В.А. Цыбатов // Метод, указания. Самара: Изд-во Куйб. авиац. ин-та им. акад. С.П. Королева. 1988. - 30 с.

23. Виттих, В.А. Характеристики производительности для сравнительного анализа микропроцессорных систем / В.А. Виттих, В.А. Цыбатов // Управляющие системы и машины. Киев: Наукова думка, №6,1986

24. Водяное, А. Промышленные мощности: состояние и использование // Экономист. 1999. - № 9. - С. 38-45.

25. Волконский, В.А. Природная рента и методы ее оценки / В.А. Волконский, А.И. Кузовкин, А.Ф. Мудрецов // Вопр. экономики. 2005. - № 1. - С. 50-61.

26. Воркуев, Б.Л. Динамическая модель межотраслевого баланса с учетом затрат на устранение загрязнений // Математическое моделирование экономических процессов. М.: Прогресс, 1990.

27. Воскобойников, КБ. О корректировке динамики основных фондов в российской экономике // Экон. журн. ВШЭ. 2004. - № 1. - С. 3-20.

28. Гладьшевский, А.И. Инвестиционные резервы экономического роста / А.И. Гладышевский, С.И. Максимцова, Е.А. Рутковская // Проблемы прогнозирования. 2002. - № 5. - С. 14-28.

29. Гликман, Н. Эконометрический анализ региональных систем. М.: Прогресс, 1980.-280 с.

30. Голиченко, О.Г. Возможности микро- и макроэкономического моделирования воздействия эндогенного научно-технического прогресса на экономическое развитие // Экономика и мат. методы. 1998. - Т. 34. - Вып. 2. - С. 37-45.

31. Голиченко, О.Г. Проблема регулирования экономического роста в макроэкономических моделях // Экономика и мат. методы. 2001. - Т. 37. -Вып. 4.-С. 33-43.

32. Голиченко, О.Г. Экономическое развитие в условиях несовершенной конкуренции: подходы к многоуровнему моделированию. М.: Наука, 1999. -190 с.

33. Гранберг, А. Валовой региональный продукт как индикатор дифференциации экономического развития регионов / А. Гранберг, И. Масакова, Ю. Зайцева // Вопр. статистики. 1998. - № 9. - С. 3-11.

34. Гранберг, А. Г. О методах расчета планового межотраслевого баланса по расширенной модели // Проблемы баланса межотраслевых связей. М.: Изд-во МИНХ, 1964. - С. 3-24.

35. Гранберг, А. Темпы роста в национальном экономическом пространстве / А. Гранберг, Ю. Зайцева // Вопр. экономики. 2002. - № 9. - С. 4-17.

36. Гранберг, А.Г. Динамические модели народного хозяйства. М.: Экономика, 1995.-430 с.

37. Гранберг, А.Г. Основы региональной экономики. М.: ГУ ВШЭ, 2000. - 495 с.

38. Гранберг, А.Г. Экономическое пространство России: трансформация на рубеже веков и альтернативы будущего // Общество и экономика. 1999. - № 3-5.

39. Гродский, B.C. Метаэкономика. Сравнительный анализ и синтез главныхтеорий. Самара: Самар. ун-т, 2003. - 415 с.

40. Дадаян, B.C. Макроэкономические модели. М.: Наука, 1983. - 215 с.

41. Дадаян, B.C. Пропорции и темпы расшивного производства в современных условиях // Моделирование экономических процессов. -1969.- Вып. 4. -С.7-104.

42. Данилов-Цанилъян, В.И. Межотраслевого баланса моделирование // Экономико-математический энциклопедический словарь / гл. ред. В.И. Данилов-Данильян. М.: БРЭ: ИНФРА-М, 2003. - С. 284 - 285.

43. Демиденко, Е.З. Линейная и нелинейная регрессии. М.: Финансы и статистика, 1981. - 302 с.

44. Заика, И. Национальная экономика и инвестиции / И. Заика, А. Крюков // Экономист. 2003. - № 7. - С. 21-27.

45. Зайцев, H.JI. Производственная мощность предприятия. М.: Экзамен, 2006. -413 с.

46. Зверев, О.А. Модели макроэкономического равновесия и роста. СПб.: Изд-во С.-Петерб. ун-та, 2005. - 180 с.

47. Иванов, Ю. Проблемы измерения и анализа ВВП в странах СНГ // Вопр. экономики. 2004. - № 4. - С. 99-113.

48. Илларионов, А. Размеры государства и экономический рост / А. Илларионов, Н. Пивоварова // Вопр. экономики. 2003. - № 4. - С. 18-45.

49. Инновационные контуры мировой экономики (Прогноз развития на 2000-2015 гг.): научная программа "Долгосрочное прогнозирование" / РАН, Институт мировой экономики и международных отношений. М., 1999.

50. Интрилигатор, М. Математические методы оптимизации и экономическая теория. М.: Прогресс, 1975. - 606 с.

51. Информационный бюллетень № 2 / Комитет по информатизации и связи Администрации Санкт-Петербурга. СПб., 2003.

52. К применению автоматизированных средств прогнозирования регионального развития // Рос. экон. журн. 2000. - № 2. - С. 119-137.

53. Камъен, М.И. Технология: больше результатов с меньшими затратами? / М.И. Камъен, H.JI. Шварц // Современная экономическая мысль. Серия "Экономическая мысль Запада". М.: Прогресс, 1981. - 815 с.

54. Каталог статистических показателей (по состоянию на 15 декабря 2002 г.). Т. 14 / Госкомстат России. М., 2003.

55. Кахро, М.И. Инструментальная система программирования ЕС ЭВМ (ПРИЗ) /

56. М.И. Кахро, А.П. Калья, Э.Х. Тыугу. М.: Финансы и статистика, 1988. - 175 с.

57. Кваша, Я.Б. Фактор времени в общественном производстве. М.: Статистика, 1979.- 152 с.

58. Кейнс, Дж. М. Общая теория занятости, процента и денег: пер. с англ. М.: Наука, 1978. - 179 с.

59. Киндлер, Е. Языки моделирования: пер с чеш. М.: Энергоатомиздат, 1985. -288 с.

60. Клейнер, Г.Б. Производственные функции, теория, методы, применение. М.: Финансы и статистика, 1986. - 238 с.

61. Клоцвог, Ф.Н. Влияние внешнеэкономической ориентации Украины на перспективы развития ее экономики / Ф.Н. Клоцвог, Ю.В. Василенко // Проблемы прогнозирования. 2001. - № 4. - С. 111-123.

62. Клоцвог, Ф.Н. Макроструктурные модели инструмент народнохозяйственного прогнозирования / Ф.Н. Клоцвог, В.А. Костин // Проблемы прогнозирования. -2004.-№6.-С. 17-27.

63. Клоцвог, Ф.Н. Моделирование и прогнозирование интеграционного взаимодействия российской и украинской экономик / Ф.Н. Клоцвог, И.А. Кушникова, С.И. Каширская // Проблемы прогнозирования. 2002. - № 3. - С. 136-151.

64. Колемаев, В.А. Математическая экономика: учеб. для вузов. 3-е стереотип, изд. - М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2005. - 399 с.

65. Конструирование программных средств интеллектуализации // Сборник научных трудов / под ред. А.С. Нариньяни, Д.Я. Левина / ВЦ СО АН СССР. -Новосибирск, 1988. 186 с.

66. Кораблин, М.А. Конструирование динамических взаимодействий в объектно ориентированных системах // АН СССР. Программирование. 1990. - № 6. - С. 97-102.

67. Корнейчук, Б.В. Информационная экономика: учеб. пособие. СПб.: Питер, 2006. - 400 с.

68. Круг, Г.К Планирование эксперимента в задачах идентификации и экстраполяции / Г.К. Круг, Ю.А. Сосулин, В.А. Фатуев. М.: Наука, 1977. - 208 с.

69. Кудров, В. К современной научной оценке экономической теории Маркса -Энгельса Ленина // Вопр. экономики. - 2004. - № 12. - С. 111-129.

70. Курц, Х.Д Теория производства: долгосрочный анализ: учеб. пособие / Х.Д.

71. Курц, Н. Сальвадори: пер. с англ. / под ред. И.И. Елисеевой. М.: Финансы и статистика, 2004. - 632 с.

72. Левин, М.И. Математические модели экономического взаимодействия / М.И. Левин, В.Л. Макаров, A.M. Рубинов. М.: ФИЗМАЛИТ, 1993. - 373 с.

73. Леонтьев, В. Экономические эссе. Теория, исследования, факты и политика: пер. с англ. М.: Политиздат, 1990. - 415 с.

74. Лесков, Л.В. Футуросинергетика: универсальная теория систем: науч.-учеб. пособие. М.: Экономика, 2005. - 170 с.

75. Лисин, В. Инвестиционные процессы в российской экономике // Вопр. экономики. 2004. - № 6. - С. 4-27.

76. Лисин, B.C. Отрасль в системе межотраслевых связей: возможности, анализа и прогнозирования: монография-учеб, пособие / B.C. Лисин, М.Н. Узяков. М.: ТЕИС, 2002.-215 с.

77. Лоусон, Т. Современная "экономическая теория" в свете реализма // Вопр. экономики. 2006. - № 2. - С. 77-98.

78. Лоусон, Ч. Численное решение задач метода наименьших квадратов / Ч. Лоусон, Р. Хенсон: пер. с англ. М.: Наука, 1986. - 232 с.

79. Макроэкономика: учебник / под общ. ред. Л.С. Тарасевича. СПб.: Изд-во СПбГУЭФ, 1999. - 656 с.

80. Маркс, К. Капитал. Критика политической экономии. Т. 2. - М.: Политиздат, 1988.- 654 с.

81. Методические рекомендации к разработке показателей прогнозов социально-экономического развития субъектов Российской Федерации / Мин-во экон. развития, инвестиций и торговли РФ. М., 2005.

82. Методологические положения по статистике. Вып. 1 / Госкомстат России. М., 1996.-674 с.

83. Мудрое, В.И. Методы обработки измерений / В.И. Мудров, В.Л. Кушко. М.: Сов. радио, 1976.- 197 с.

84. Нариньяни, А.С. Недоопределенность в системе представления и обработки знаний // Изв. АН СССР. Техническая кибернетика. 1986. - № 5. - С. 3-28.

85. Народнохозяйственные проблемы присоединения России к ВТО // Национальный инвестиционный совет / Рос. акад. наук. М., 2002. - 106 с.

86. Нейман, Дж. Теория игр и экономическое поведение / Дж. Нейман, О. Моргеншгерн. М.: Наука, 1970. - 707 с.

87. Немчинов, B.C. Экономико-математические методы и модели. М.: Мысль, 1962.-478 с.

88. Нуреев, Р. Теории развития: дискуссия о внешних факторах становления рыночной экономики // Вопр. экономики. 2000. - № 7. - С. 141-156.

89. Нуреев, Р. Теории развития: кейнсианские модели становления рыночной экономики//Вопр. экономики. 2000. - № 4. - С. 137-156.

90. Нуреев, Р. Теории развития: неоклассические модели становления рыночной экономики // Вопр. экономики. 2000. - № 5. - С. 145-158.

91. Нуреев, Р. Теории развития: новое понимание дуализма // Вопр. экономики. -2000. -№ 10.-С. 134-154.

92. Нуреев, Р. Теории развития: новые модели экономического роста (вклад человеческого капитала) // Вопр. экономики. 2000. - № 9. - С. 136-157.

93. Нуреев, Р. Теория общественного выбора: курс лекций: учеб. пособие для вузов. М.: ГУ ВШЭ, 2005. - 531 с.

94. О состоянии и обновлении основных фондов Самарской области: аналит. записка / Самар. облкомстат. Самара, 2002.

95. Оленев, Н.Н. Модель жизненного цикла основных фондов и производственная функция, учитывающая резервы мощностей //Мат. моделирование. -1995. -Т. 7. -№7.

96. Осадчая, И.М. Консерватизм против реформизма. М.: Мысль, 1984. - 223 с.

97. Основные фонды Самарской области: стат. сб. / Госкомстат России; Самар. облкомстат. Самара, 2003. - 70 с.

98. Основные показатели выборочного обследования домашних хозяйств по Самарской области за 2003-2004 годы: стат. сб. / Самар. облкомстат. Самара, 2005.

99. Петров, А.А. Опыт математического моделирования экономики / А.А. Петров, И.Г. Поспелов, А.А. Шананин. М.: Энергоатомиздат, 1996. - 558 с.

100. Плакунов, М.К. Производственные функции в экономическом анализе / М.К. Плакунов, Р.П. Раяцкас. Вильнюс: Минтис, 1984. - 308 с.

101. Планирование эксперимента в исследовании технологических процессов / Э. Лецкий, В. Шеффер и кол. авторов / под ред. Э. Лецкого.-М.: Мир, 1977. -552 с.

102. Полтерович, В.М. Кризис экономической теории // Экон. наука в современной России. 1998. - № 1. - С. 46-66.

103. Попов, В.А. Прогнозирование национальной экономики. М.: Изд-во Рос. экон.акад., 1997.-215 с.

104. Поспелов, И.Г. Экономические агенты и системы балансов: Препринт WP2/2001/03 М.: ГУ ВШЭ, 2001. - 68 с.

105. Прщкер, А. Введение в имитационное моделирование и язык CJIAM II: пер. с англ. М.: Мир, 1987. - 646 с.

106. Прогноз социально-экономического развития Российской Федерации на 2005 год и основные параметры прогноза до 2007 года. М.: Минэкономразвития, 2004.

107. Промышленность России / Госкомстат России. М., 2000.

108. Райхлин, Э. Основы экономической теории. Экономический рост и развитие. -М.: Наука, 2001.-319 с.

109. Региональная статистика: учебник / под ред. В.М. Рябцева, Г.И. Чудилина. -М.: Моск. изд. дом, 2001. 380 с.

110. Ресурсный потенциал экономического роста. М.: Путь России: Экон. лит., 2002. - 568 с.

111. Росс, Дж. Основы российского финансового кризиса // Проблемы прогнозирования. 1997. - № 6. - С. 49-67.

112. Россия в цифрах: стат. сб. / Госкомстат России. М., 2000.

113. Рыбак, О. Основные тенденции инвестиционной активности // Экономист. -2002.-№ 12.-С. 13-19.

114. Саймон, Г. Теория принятия решений в экономической теории и науке о поведении // Теория фирмы. СПб.: Экон. школа, 1995. - С. 54 - 72.

115. Сакс, Дж Д. Макроэкономика. Глобальный подход / Дж.Д. Сакс, Ф.Б. Ларрен. М.: Дело, 1999.-847 с.

116. Свириденко, К.С. Совокупная производительность ресурсов: экон.-мат. энцикл. слов. /гл. ред. В.И.Данилов-Данильян.- М.:БРЭ: ИНФРА-М, 2003. С. 498 - 500.

117. Семенычев, В.К. Идентификация экономической динамики на основе моделей авторегрессии. Самара: АНО "Изд-во СНЦ РАН", 2004. - 243 с.

118. Соболь, КМ. Метод Монте-Карло. М.: Наука, 1978. - 64 с.

119. Современная экономическая мысль. Серия "Экономическая мысль Запада" / под ред. B.C. Афанасьева, P.M. Энтова. М.: Прогресс, 1981. - 815 с.

120. Солоу, Р. Экономическая теория ресурсов или ресурсы экономической теории // Вехи экономической мысли. Т. 3: Теория потребительского поведения и спроса/ под ред. В.М. Гальперина. СПб.: Экон. школа, 2000. - 489 с.

121. Сраффа, 77. Производство товаров посредством товаров. Прелюдия к критике экономической теории (I960): пер. с англ. Серия "Университетская библиотека". М.: Юнити, 1999. -160 с.

122. Стратегия социально-экономического развития среднего города: научное обоснование и концептуальные основы // под ред. Г.Р. Хасаева и Е.Н. Королевой. Самара: Изд-во Самар. гос. экон. ун-та, 2006. 308 с.

123. Суспицин, С. Методические проблемы прогнозирования приоритетов и последствий государственной региональной политики // Рос. экон. журн. -2000,-№2.-С. 57-71.

124. Теория капитала и экономического роста: учеб. пособие / под ред. С.С. Дзарасова. М.: Изд-во МГУ, 2004. - 400 с.

125. Тодаро, М. Экономическое развитие: учебник / пер. с англ. под ред. С.М. Яковлева, Л.З. Зевина. М.: Экон. фак. МГУ: ЮНИТИ, 1997. - 671 с.

126. Турмачев, Е.С. Сбалансированное капиталообразование и рост национальной экономики. История исследований, моделирование и анализ. М.: Моск. психол.-соц. ин-т, 2005. - 304 с.

127. Тыугу, Э.Х. Концептуальное программирование. М.: Наука, 1984. - 252 с.

128. Тыугу, Э.Х. Решатель вычислительных задач // ЖВМ и МФ. -1971. Т. 11. - № 4.-С. 38-49.

129. Узяков, М. Экономический рост в России: количественная и качественная составляющие // Проблемы прогнозирования. 2004. - № 3. - С. 15-26.

130. Узяков, М.Н. Сценарный прогноз развития российской экономики в 2004-2005 гг. / М.Н. Узяков, P.M. Узяков // Проблемы прогнозирования. 2004. - № 5. - С. 11-26.

131. Уолтере, А.А. Производственные функции и функции затрат: эконометрический обзор // Вехи экономической мысли. Т. 2: Теория фирмы / под ред. В.М. Гальперина. СПб.: Экон. школа, 2000. - 1344 с.

132. Уткин, В.В. Прогнозирование регионального развития с использованием инструментальных средств информационно-аналитической системы /В.В. Уткин, В.А. Цыбатов. СПб.: Изд-во СПбГУЭФ, 2004. - С. 124 - 132.

133. Ушаков, А. Разработка прогнозов социально-экономического развития регионов с использованием комплексной имитационной модели / А. Ушаков и др. // Рос. экон. журн. 2000. - № 2. - С. 72-78.

134. Финансы в России / Госкомстат России. М., 2000.

135. Форрестер, Дж. Мировая динамика. М.: Наука, 1978. - 167 с.

136. Фурсов, В.А. Методы и алгоритмы верификации статистической информации при составлении балансов. V Междунар. конф. "Региональная информатика -96"/В.А. Фурсов, В.А. Цыбатов. СПб, 1996. - С. 136-137.

137. Фути, К. Языки программирования и схемотехника СБИС /К. Фути, Н. Судзуки: пер. с япон. М.: Мир, 1988. - 224 с.

138. Харрод, Р.Ф. К теории экономической динамики. -М.: Гелиос АРВ, 1999.-160 с.

139. Хасаев Г.Р. Ситуационное прогнозирование регионального развития: модели, технологии, средства / Г.Р. Хасаев, В.А. Цыбатов // Вестник Самарской государственной академии, №2 (6). Самара, 2001. С.55-64.

140. Хасаев, Г. Верификация региональных прогнозов / Г. Хасаев,В. Цыбатов // Методология прогнозирования регионального развития. М.: СОПС, 2004. - С. 119-137.

141. Хасаев, Г. К применению автоматизированных средств прогнозирования регионального развития / Г. Хасаев и др. // Рос. экон. журн. 2000. -№ 2. - С. 79-86.

142. Хасаев, Г.Р. Модели роста производственного потенциала региона / Г.Р. Хасаев, В.А. Цыбатов // Материалы Международной научно-практической конференции «Воспроизводственный потенциал региона», Том 1, Уфа, 2004. -С. 52-55.

143. Хасаев, Г.Р. Опыт разработки и прогнозирования регионального сводного финансового баланса / Г.Р. Хасаев, В.А. Цыбатов // Вопр. статистики. 2001. -№ 9. - С. 20-25.

144. Хасаев, Г.Р. Технология прогнозирования регионального развития: опыт разработки и использования / Г.Р. Хасаев, В.А Цыбатов // Проблемыпрогнозирования. 2002. - № 3. - С. 64-82.

145. Хасаев, Г.Р. Экономическое моделирование и прогнозирование развития экономики региона в краткосрочном периоде / Г.Р. Хасаев,Е.В. Зарова. М.: Экономика, 2004. - 149 с.

146. Хедли, Дж. Нелинейное и динамическое программирование. М.: Мир, 1967. -506 с.

147. Хикс, Дж. Стоимость и капитал. М.: Прогресс, 1993. - 487 с.

148. Ходсон, Дж. О проблеме формализма в экономической теории // Вопр. экономики. 2005. - № 3. - С. 112-123.

149. Хубиев, К. Противоречия экономического роста // Экономист. 2005. - № 8. - С. 47-54.

150. Хуторецкий, А.Б. Игровые модели долгосрочного планирования экономических систем // Экономика и математические методы. 1990. -Т. 26. -Вып. 6.-С. 1999-2111.

151. Цыбатов, В. Методы, модели и системы прогнозирования регионального развития: учеб. пособие / В. Цыбатов, Д. Дубровин; под ред.Г.Р. Хасаева. -Самара: Изд-во Самар. гос. экон. акад., 2003. 248 с.

152. Цыбатов, В. Ресурсный подход к моделированию объектов машиностроения // Автоматизация научных исследований: сб. науч. тр. / ИПФ АН СССР. -Горький, 1989.-С. 47-51.

153. Цыбатов, В.А. Неравенство муниципальных образований: анализ и опыт преодоления в Самарской области / В.А. Цыбатов, М.А. Дубошина // Федерализм №4. М.; 2001. С.155-175.

154. Цыбатов, В.А. Инвестиции и модели экономического роста. Материалы Международного научного конгресса «Проблемы качества экономического роста», часть 1,Самара, 2004. С. 7-11.

155. Цыбатов, В.А. Инструментальная система РЕСУРС для моделирования динамических объектов // Интеллектуальные системы в машиностроении: Материалы Всесоюз. науч.-техн. конф. / Ин-т машиноведения АН СССР.

156. Самар. фил. Ч. 1. Самара, 1991. - С. 42-48.

157. Цыбатов, В.А. Методы и модели долгосрочного прогнозирования производственного потенциала региона // Вестн. Самар. гос. экон. акад. 2003. -№ 1(10).-С.280-289.

158. Цыбатов, В.А. Модели долгосрочного прогнозирования производственного потенциала региона // Вестник Оренбургского государственного университета, №5, 2002. С.208-214.

159. Цыбатов, В.А. Модели производственного потенциала для долгосрочного прогнозирования регионального развития: сб. докл. "Методология регионального прогнозирования". М.: СОПС, 2003. - С. 114-127.

160. Цыбатов, В.А. Моделирование сложных динамических объектов в инструментальной среде "DisCo" / В.А. Цыбатов и др. // Современный автомобиль: тез. докл. междунар. науч.-практ. семинара. Тольятти; Самара, 1995.-С. 11-13.

161. Цыбатов, В.А. Моделирование экономического роста. Самара: Изд-во Самар. гос. экон. ун-та. 2006. 360 е.

162. Цыбатов, В.А. Проблемы моделирования экономических систем // Вестн. Самар. гос. экон. акад. 2006. - № 4 (23).

163. Цыбатов, В.А. Прогнозирование социально-экономического развития региона на компьютерных моделях. V Санкт-Петербургская Международная конференция «Региональная информатика 96», 1996. - С. 18-20.

164. Цыбатов, В.А. Ситуационное прогнозирование и индикативное планирование развития г.о. Самары // Вестник Самарской государственной академии, №1(24), Самара, 2007.

165. Цыбатов, В.А. Сравнительный анализ моделей регионального развития. Материалы всероссийской научно-практической конференции «Самарская область на пороге XXI века: стратегия социально-экономического развития» Самара, 1998. С.56-59.

166. Шараге, Ю.В. Введение в теорию экономического роста. М.: Изд-во ГУ ВШЭ, 1999.-254 с.

167. Шеннон, Р. Имитационное моделирование систем искусство и наука. - М.: Мир, 1978. - 450 с.

168. Шибалкин, О.Ю. Математические модели схем воспроизводства // Экономико-математический энциклопедический словарь / гл. ред. В.И. Данилов-Данильян. М.: БРЭ: ИНФРА-М, 2003. - С. 274 - 275.

169. Эконометрика: учебник / под ред. И.И. Елисеевой. М.: Финансы и статистика, 2004. - 344 с.

170. Экономический рост в Российской Федерации: проблемы и перспективы: докл. рабочей группы Национального экономического совета к обсуждению на VIII Российском экономическом форуме // Рос. экон. журн. 2003. - № 3. - С. 10-24.

171. Яременко, Ю.В. Модель межотраслевых взаимодействий /Ю.В. Яременко, Э.Б. Ершов, А.С. Смышляев // Экономика и мат. методы. 1975. - Т. 11. - Вып. 3. -С. 24-36.

172. Яременко, Ю.В. Теория и методология исследования многоуровневой экономики. М.: Наука, 1997. - 400 с.

173. Яременко, Ю.В. Теория и методология исследования многоуровневой экономики: в 3 кн. /ИНП. РАН. М.: Наука, 1997. - Кн. 1. - 400 с.

174. Ясин, Е. Государство и экономика на этапе модернизации // Вопр. экономики. -2006. № 4. - С. 4-30.

175. Ясин, Е. Перспективы российской экономики: проблемы и факторы роста // Вопр. экономики. 2002. - № 5. - С. 4-25.

176. Aghion, P. Endogenous Growth Theory / P. Aghion, P. Howitt. Cambridge: MIT Press: 1998.

177. Hill, P. The Measurement of Real Product. Paris: OECD, 1971.

178. Aghion, P. A Model of Growth Through Greative Destruction / P. Aghion, P. Howitt. -Cambridge (Mass.), 1990.

179. Arrow, K.J. The Economic Implication of Learning by Doing. 1962. - V. 29. - P. 155-173.

180. Barro, R. J. Economic Growth / R. J. Barro, X. Sala-i-Martin. N.Y., 1995.

181. Barzel, Y. Optimal Timing of Innovations // Review of Tommies and Statistics. -1968. -№50. -P. 348-355.

182. Becker, G. A Treatise on the Family. Cambridge (Mass.), 1984.

183. Becker, G. Crime and Punishment // Polit. Econ. 1966. - V. 76. - № 2.

184. Becker, G. Human Capital: a Theoretical and Empirical Analysis. 2-nd ed. - N.Y, 1975.

185. Becker, G. The Economic Approach to Human Behaviour. Chicago, 1976.

186. Becker, G.S. Human Capital, Fertility, and Economic Growth / G.S. Becker, K.M. Murphy, R. Tamura // Polit. Econ. 1990. -V. 98. - № 5.

187. Geanakoplos, J. Overlapping generations model of general equilibrium // The new Palgrave: A Dictionary of economics / ed. by J. Eatwell, M. Milgate and P. Newman. -N.Y, 1987.-V.3.

188. Harrod, R.F. Towards a Dynamic Economics. London: Macmillan & Co, 1948. -P. 82.

189. Jorgenson, D. Information Technology and the U.S. Economy // Экон. журн. ВШЭ. 2001. - № 1.-С. 3-36.

190. Kamien, М. I. On the Degree of Rivalry for Maximum Innovative Activity / M. I. Kamien, N. L. Schwartz // Quarterly Journal of Economics. 1976. - № 90.

191. Kendrick, J. Productivity in the United States. Trends and cycles / J. Kendrick, E. Grossman. Baltimore, 1980.

192. Kendrick, У. Productivity Trends in the United States. National Bureau of Economic Research and Princeton University Press. Princeton (NJ), 1961.

193. Koopmans, T.C. Objectieves, Constraints and Outcomes in Optimal Growth Models // Econometrica. 1967. - V. 35.

194. Lucas, R.E. On the Mecanics of Economic Development // Journal of Monetary Economics. 1988. - V. 22. - № 7.

195. Mankiw, N.G. A Contribution to the Empirics of Economic Growth / N.G. Mankiw, D. Romer, D. Weil // Quarterly Journal of Economics. 1992 (May).

196. Mark, J.A. Multifactor productivity: A new BLS measure / J.A. Mark, W.H. Waldorf // Mounthly Labor Review. 1983. - V. 106.

197. Meiner, G. Perpetual Inventory Method. Service Lives? Discards Patterns and Depreciation Methods / G. Meiner, P. Verbiest, de P.-P. Wolf // CBS Statistics. Netherlands. 1998.-July.

198. Obstfeld, M. Foundations of International Macroeconomics / M. Obstfeld, K. Rogoff.- Cambridge-Massachusetts-London, 1996.

199. O'Grady, P. Issues in construction engineering systems / P. O'Grady, R.E. Young // Journal of Design and Manufacturing. 1991. - P. 27-34.

200. Ramsey, F.P. A contribution to the theory of taxation // Economic Journal. 1927. -V. 37.

201. Ramsey, F.P. A mathematical theory of saving // Economic Journal. 1928. - V. 38.

202. Robinson, J. Essays in the Theory of Economic Growth. London, 1962.

203. Romer, P.M. Endogenous Technical Change // Journal of Political Economy. 1990.- V. 98. № 5.

204. Romer, P.M. The Origins of Endogenous Growth //Econ. Perspect. -1994 V.8. № 1.

205. Salter, W. E. G. Productivity and Technical Change. Cambridge, 1960.

206. Sargent, Th. J. Rational Expectations // Eatwell J., Milgate M., Newmen P. (eds.). The New Palgrave. A Dictionary of Economics. London, 1987. - V. 4.

207. Solow, R. Thechnical Change and the Aggregate Production Function // Rev. Econ. -Stat. 1957.-V. 39.

208. Solow, R. A Contribution to the Theory of Economic Growth // Quart. J. Econ. -1956.-V. 70.-P. 65-94.

209. Solow, R.M. Growth Theoty. An Exposition. N.Y.; Oxford: Oxford University Press, 2000.

210. Solow, R.M. Investment and Technical Change // K. Arrow, S. Karlin, P. Suppes (Eds.) Mathematical Models in the Social Science. Stanford, 1959.

211. Stern, N. The Determinants of Growth // Econ. J. 1991. - V. 101. - № 1.

212. Technology and the American Economy. Washington (D.C.), 1966. - P. 2.

213. Tsybatov, V. Suplementing of computer models in the course of simulation // Applications of Artificial Intelligence in Engineering VIII. Southamption: Computational Mechanics Publications, 1993. - V. 2: Applications and Techniques. -P. 128-144.

214. Verspagen, B. Endogenous Innovation in the Neoclassical Growth Models: A Survey // J. Macroecon. 1992. - V. 14. - № 4.