Север и рынок. 2017, N 3.

и предприятий, из которых основным является доля ДС [1]. Такой показатель может быть главным управляющим параметром в системе имитационных динамических моделей (ИДМ) аналитического типа, которые были разработаны нами для прогнозирования инновационно-технологического развития экономики регионов — субъектов Федерации и промышленных предприятий и на основе которых могут разрабатываться различные варианты достижения значений целевых показателей. Необходимо отметить, что иногда для обоснования перспектив инновационного развития экономики регионов предлагается использовать различные комплексные показатели (см., например [2, 3]), но для рассматриваемого типа ИДМ они непригодны, так как не могут быть управляющим параметром, связанным аналитическими зависимостями с основными финансово-экономическими показателями развития региональной экономики. К настоящему времени разработано и экспериментально опробовано большое число имитационных моделей, описывающих с той или иной степенью детальности поведение экономических систем различного уровня иерархии: экономики страны в целом [4-6], отдельных регионов [7-11], отраслей [ 6 ] и промышленных предприятий [12]. Однако в основе практически всех имитационных моделей лежит использование более или менее сложной производственной функции (либо системы функций), увязывающей результаты деятельности экономической системы с показателями использования факторов производства, прежде всего труда и капитала (в виде производственных фондов) [13-16]. В то же время в работе [17], на наш взгляд, совершенно справедливо отмечено, что «использование производственной функции для расчета вклада факторов производства в общий результат несет в себе много условностей, без исследования которых становится проблематичным само применение метода для решения этой важной экономической проблемы. Эти условности прежде всего связаны с используемыми формальными математико-статистическими методами расчетов коэффициентов взаимосвязи затрат и результатов производства» [17, c. 46]. Далее в этой же работе отмечается, что «формализованные взаимосвязи между затратами и результатами нередко фетишизируются и принимаются за единственно возможные в связи с тем, что они упорядочивают неясные и неопределенные, на первый взгляд, соотношения», поэтому «далеко не всегда следует пользоваться услугами аппарата корреляционно-регрессионного анализа и пытаться включать в формализуемые зависимости между результатом и затратами как можно большее число факторов» [17, c. 151]. Таким образом, по нашему мнению, становится очевидным, что использование аппарата производственных функций и корреляционно-регрессионного анализа при имитационном моделировании не позволяет в разрабатываемой модели достаточно адекватно отразить существенные характеристики и взаимосвязи моделируемого объекта, а сама модель становится невосприимчивой для понимания лицами, для использования которыми она, собственно говоря, и разрабатывается, так как большинство экономистов-практиков в сфере хозяйственного управления довольно слабо воспринимают «сухой» математический язык моделирования. Выход из сложившегося положения заключается, на наш взгляд, в использовании в процессе моделирования в первую очередь не натуральных и натурально-стоимостных показателей, а стоимостных и финансово-стоимостных. Тогда отпадает необходимость применения производственных функций, так как развитие экономической системы становится возможным описать путем отражения взаимосвязей указанных показателей в основном на базе балансовых соотношений. Достоинством указанного подхода является также то, что при этом появляется возможность предельного уменьшения числа варьируемых управляющих параметров модели, что крайне важно, как отмечено в [18], для повышения достоверности прогнозов, поскольку тем самым значительно сужается поле траекторий развития прогнозируемого объекта. Кроме того, в этом случае модель описывается в терминах, привычных для экономиста-практика, т. е. на базе использования показателей, характерных для экономического анализа, планирования и управления. Необходимый тип имитационных моделей для прогнозирования промышленного развития экономики регионов — субъектов Федерации, развития отраслей промышленности и промышленных предприятий разработан нами еще в конце 1990-х гг., причем модели были дважды опробованы на фактическом материале — статистических данных развития Мурманской области в предпрогнозный период времени, что позволило подтвердить реальную их применимость на практике. В таких моделях для выполнения расчетов использовались три управляющих параметра — темпы роста выручки от продаж, темпы изменения объема материальных затрат и темпы роста среднемесячной заработной платы, взаимосогласованное изменение которых в определенных интервалах для каждого периода прогнозирования (год, пять лет) позволяет обеспечивать финансовую устойчивость объекта прогнозирования. 70