CC BY
101
Трендовые модели прогнозирования развития инфокоммуникаций с учетом экономической конъюнктуры
У
Обосновывается возможность использования трендовых моделей для средне и долгосрочного прогнозирования развития инфокоммуникаций, в частности полиноминальных функций доходов отрасли и ее компонентов. Раскрываются тенденции и ключевые факторы социально-экономического развития Российской Федерации и отрасли инфокоммуникаций с учетом экономической конъюнктуры. Представляются результаты прогнозирования социально-экономического развития России и отрасли инфокоммуникаций до 2030 г. по основным параметрам инновационного сценария.
Ключевые слова: развитие инфокоммуникаций, методы экстраполяции, прогнозирование трендов, экономическая конъюнктура, социально-экономический прогноз развития макроэкономики и инфокоммуникаций.
Устинова Ю.В.,
кэ.н., доцент кафедры экономики связи МТУСИ
Кузовков А.Д.,
студент МТУСИ
Современная экономическая теория различает понятия экономического роста и развития. К росту принято относить увеличение количественных (объемных) показателей экономики. Под развитием понимается увеличение объемных показателей, достигаемое на основе качественных изменений экономической деятельности — путем улучшения структуры производства с управления, перехода к использованию в производстве новой техники и нанотехноло-гий, информационных ресурсов и профессионального роста кадров, а также путем совершенствования структуры потребления производственных товаров и услуг [2, 6].
С этих точек зрения разработка прогноза социально-экономического развития отрасли инфокоммуникаций должна оценивать перспективу роста объемов услуг на основе тренда динамики развития с учетом качественных изменений в сфере производства инфокоммуни-кационных услуг и технологий [4]. В то же время следует учитывать действие больших циклов экономической динамики, характер формирования стратегии развития и социально-экономических пропорций страны, динамику внешних и внутренних факторов роста ВВП, от которого во многом зависят объемы спроса и потребления инфокоммуникационных услуг [3].
Теория больших циклов экономической динамики была разработана известным отечественным ученым Н.Д. Кондратьевым, которым был сделан важный вывод: в начале повышательной волны каждого длинного экономического цикла наблюдаются глубокие изменения в
условиях экономической жизни общества, вызванных значительными техническими открытиями и изобретениями [3, с. 193].
Главную роль в экономических циклах Кондратьев отводил научно-техническим новациям. В конце XX века в мире происходило большинство технико-технологических, медицинских, промышленных и экологических открытий, в том числе многочисленные компьютерные и телекоммуникационные достижения. Инновации переводят хозяйственную конъюнктуру с понижательной на повышательную тенденцию, вызывая волнообразование. Таким образом, при разработке долгосрочного прогноза развития экономической системы и ее компонентов необходимо учитывать характер НТП.
Учет волнового типа экономического развития реализуется с помощью сценарного подхода к формированию прогнозов социально-экономического развития страны и соответствующей корректировки трендов отраслевого развития. При этом развитие инфокоммуникаций происходит на основе закона пропорционально-опережающего их развития по сравнению с экономическим ростом страны [4]. В зависимости от сценариев перспективного развития российской экономики возможны и различные прогнозные результаты деятельности инфо-коммуникационного сектора [5].
Проведенный анализ состояния и развития отрасли инфокоммуникаций за период 2001 — 2010 гг. указал на определенные законо-
мерности: во-первых, высокий динамизм отраслевого развития, обусловленный масштабным ростом новых операторов и новых услуг; во-вторых, значительные структурные сдвиги в результатах деятельности по формам собственности и инновационности услуг и технологий; в-третьих, тенденция постоянного снижения тарифов на услуги связи с10 до 3%, несмотря на инфляцию в стране.
Весьма стабильные темпы роста доходов отрасли инфокоммуникаций и ее компонентов (связь, ИТ) за длительный период времени дают основание использовать модели трендов для отражения динамики развития с помощью метода экстраполяции и использовать результаты трендового моделирования для средне и долгосрочного прогнозирования.
В ходе аппроксимации данных о доходах отрасли и ее составляющих с помощью стандартного пакета STATISTICA были получены модели трендов по разным функциям [1]. Исходя из размера коэффициента детерминации, объясняющего вариацию результативного показателя от параметра времени, для прогнозирования доходов от услуг связи, сектора информационных технологий и доходов отрасли инфокоммуникаций в наибольшей степени подходят полиномы высоких степеней, в частности полиноминальная функция 3-ей степени, отражающая рост доходов с учетом насыщения потребителей услугами ИК (табл. 1).
Для разработки средне- и долгосрочных
Таблица 1
Результаты моделирования трендов доходов инфокоммуникаций
Модель и коэффициент детерминации
Уравнение тренда доходов, млрд. руб.
сектора связи
сектора ИТ
отрасли инфокоммуникаций
Полином 3-ой степени
и?
у, = -549,5 + 430,45/ -- 55,8/" + 2,96/3 =0,9982
у, = 236,9 - 80,98/ + - 8,55/2 + 0,375;' =0,9966
у, =-312,6 +349.5/ -- 47,25г + 3.34/3 й- = 0,9998
У
Интеграция сврйзийского экономическо] о пространства
Рис. 1. Тенденции и ключевые факторы социально-экономического развития Российской Федерации до 2030 года
прогнозов социально-экономического развития Российской Федерации, как правило, используется сценарный подход с двумя-тремя вариантами сценариев развития нашей страны. Так разработка долгосрочного прогноза социально-экономического развития РФ до 2020 г. базировалась на трех сценариях, до 2030 г. — на двух основных сценариях социально-экономического развития.
Разработка сценариев социально-экономического развития РФ на 2030 г. [5] основывалась на реальных тенденциях отечественного и мирового развития, нарастания процесса больших экономических циклов и возможностях страны по реализации стратегии развития, направленной на решение социальных задач, сбережение и рациональное потребление природных ресурсов, формирование устойчивого сбалансированного роста и информационного общества (рис. 1).
Основные позиции долгосрочного прогноза социально-экономического развития России исходят из достаточно позитивных темпов развития мировой экономики. Динамика прироста мирового валового продукта в 2012-2030 гг. оценивается на уровне 3,4%, что ниже среднего темпа прироста за 2001-2008 гг. (4%), но соответствует периоду 1980-2010 гг. [5, с. 11-15]. Нарастание мировых демографических и природных ограничений, а также требований к финансовой сбалансированности мировой экономики препятствует обеспечению высоких докризисных темпов экономического роста.
Результаты трендового прогнозирования доходов отрасли инфокоммуникаций и ее компонентов соответствуют инновационному сценарию развития России. Инновационный сценарий (умеренно-оптимистический) характеризуется усилением инвестиционной направленности экономического роста и укреплением позиций России в мировой экономике за счет создания современной транспортной инфраструктуры и конкурентоспособного сектора высокотехнологичных производств и экономики знаний наряду с модернизацией энерго-сырье-вого комплекса.
Данный сценарий предполагает превращение инновационных факторов в ведущий источник экономического роста и прорыв в повышении эффективности человеческого капитала, что позволяет улучшить социальные параметры развития страны.
Темпы прироста ВВП повысятся до 4,4% в год, доля РФ в мировой экономике повысится с 3% в 2010 г. до 3,5% к 2020 г. и до 3,7% — к 2030г. Доля расходов (частные и государственные) на здравоохранение повысится с 4,6%
ВВП в 2010 г. до 5,9% — в 2020 г. и до 7,1% к 2030 г. (соответственно на образование с 5,2% ВВП до 6,3 и 7,0%; на науку — с 1,2% ВВП до 3%). Такие темпы экономического роста позволят обеспечить рост доли среднего класса с 22% в 2010 г. до 48% в 2030 г.
Инновационный сценарий опирается на использовании конкурентных преимуществ российской экономики не только в традиционных секторах (энергетика, транспорт, аграрный сектор), но и в новых наукоемких секторах и экономике знаний (информациональной эко-
номике). В табл. 2 приведены среднегодовые темпы прироста основных параметров прогноза социально-экономического развития России и отрасли инфокоммуникаций (в сопоставимых условиях) по инновационному сценарию.
Для отрасли инфокоммуникаций характерными чертами инновационного сценария прогноза развития на период до 2030 г. являются продолжение развития инфокоммуникацион-ной инфраструктуры информационного общества, широкополосного доступа к информационным ресурсам и международной сети Интер-
Таблица 2
Основные параметры инновационного сценария прогноза социально-экономического развития России и отрасли инфокоммуникаций
Показатели Среднегодовые темпы прироста, %
20052010 гг. 2010 -2015 гг. 20152020 гг. 20202025 гг. 20252030 гг. 20122030 гг.
1. Валовой внутренний продукт (физический объеи) 4,3 4,1 4,8 4,4 4,3 4,4
2.Промышленность 8,2 3,9 4,0 4,1 3,8 4,0
3. Инвестиции В ОСНОВНОЙ капитал 6,0 7,3 7,0 6,0 5,3 6,4
4. Реальная заработная плата 5,2 5,7 5,6 4,9 4,7 5,2
5. Объем услуг инфокоммуникаций 6,3 5,2 5,0 4,8 4,7 4,8
6.Инвестиции в иифокомму ни каким 8,3 8,1 7,8 7,4 7,3 7,6
т
нет, формирование электронного правительства и других государственных институтов, масштабное использование ИКТ во всех сферах экономики, осуществление торговых, финансовых, банковских и других операций в электронной среде.
Различие сценариев вытекает из разной модели мирового развития и природопользования, государственной политики социально-экономического развития страны и поведения бизнеса, обеспечения макроэкономической сбалансированности и социальной справедливости. Инновационный сценарий отличается повышенной устойчивостью к возможному па-
дению мировых цен на нефть и сырьевые товары, а также к общему ухудшению мировой динамики и усилению глобальных торговых и финансовых дисбалансов.
Литература
1. Боровиков В.П., Ивченко Г.И. Прогнозирование в системе STATISTICA в среде Windows: Основы теории и интенсивная практика на компьютере: Учеб. пособие. — М.: Финансы и статистика, 2006. - 368 с.
2. Бутакова М.М. Экономическое прогнозирование: методы и приемы практических расче-
товУчебное пособие. — М.: КНОРУС, 2008. — 168 с.
3. Кондратьев НД. Проблемы экономической динамики. — М.: Экономика, 1989. — 523 с.
4. Кузовкова Т.А., Тимошенко Л.С. Анализ и прогнозирование развития инфокоммуникаций. — М.: Горячая линия — Телеком, 2009. — 224 с.
5. Сценарные условия долгосрочного прогноза социально-экономического развития Российской Федерации до 2030 года. — М.: Минэкономразвития, 2012. — 61 с.
6. Эконометрика: Учебник для магистров / Под ред. И.И. Елисеевой. — М.: Юрайт, 2012. — 386 с.
Trend models of infocommunication development forecasting within economic conjuncture
Ustinova U.V., Kuzovkov A.D., MTUCI, Moscow
Abstract
In the article possibility of using trend models for middle and long-term infocommunication development forecasting was justified, especially polynominal revenue functions of industry and its components. Given economic conjuncture, trends and key factors of Russian Federation social-economic development and infocommunication industry were revealed. Based on innovation scenario and its parameters social-economic development forecasting results for Russia and infocommunication industry were submitted.
Keywords infocommunication development, extropolation methods, trend forecasting, economic conjuncture, social-economic forecasting of macroeconomy and infocommunication.
References
1. Borovkov V.P., Ivchenko G.I. Prediction of the STATISTICA system in Windows: Fundamentals of the theory and intensive practice on the computer. Moscow, 2006. 368 p.
2. Butakova M.M. Economic Forecasting: methods and techniques for practical calculations. Moscow, 2008. 168 p.
3. Kondratiev N.D. Problems of economic dynamics. Moscow, 1989. 523 p.
4. Kuzovkova TA., Tymoshenko L.S. Analysis and forecasting of ICT. Moscow, 2009. 224 p.
5. Scenarios for long-term socio-economic development of the Russian Federation until 2030. Moscow: Ministry of Economic Development, 2012. 61 p.
6. Econometrics: A Textbook for the Masters / Ed. I.I .Eliseeva. Moscow, 2012. 386 p.
