Шаг 5. Определение структуры софинансирования проектов по созданию новых производств в регионах опережающего развития. На данном шаге определяется участие иностранных инвесторов, федерального и регионального бюджета в создании новых производств, в том числе приобретении оборудования, постройке зданий и сооружений. Перечень перспективных отраслей для каждого региона приведен в Стратегии пространственного развития России [1].
Сформированные программы «Дороги», «Связь» и «Энергетика», а также бизнес-проекты по созданию новых производств загружаются в компьютерную модель пространственного развития, наряду с выбранным сценарием и набором управляющих воздействий. Далее осуществляется моделирование выбранного пользователем периода; результаты сохраняются в базе данных модели.
Рис. 4. Интерфейс формирования Программы пространственного развития (продолжение)
После завершения расчетов пользователь может выбрать регион на интерактивной карте и оценить динамику различных показателей (валового регионального продукта, занятости, средней заработной платы) на протяжении периода моделирования, сравнить ее со значениями базового года, а также с расчетными значениями при отсутствии мероприятий Программы пространственного развития в данном регионе.
Представленный в данной статье подход обеспечивает возможность оценки влияния мероприятий государственной инвестиционной политики на социально-экономическое развитие регионов России. Использование в качестве инструмента прогнозирования компьютерной модели позволяет задать возможные мероприятия программ пространственного развития и способы их финансирования с большой степенью детализации. Модель обеспечивает оценку влияния принимаемых управленческих решений на экономическую систему в пространственном разрезе с учетом существующих производственных мощностей, инфраструктуры и кадрового потенциала регионов.
Литература
1. Стратегия пространственного развития Российской Федерации на период до 2025 года [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://static.govemment.ru/media/les/UVAlqUtT08o60RktoOXl22JjAe7irNxc.pdf, дата обращения 2019/06/27.
2. Lebaron B., Tesfatsion L. Modeling Macroeconomies as Open-Ended Dynamic Systems of Interacting Agents. American Economic Review. 2008. No 4. Pp. 246-250.
3. Tesfatsion L. Agent-Based Computational Economics: A Constructive Approach to Economic Theory. Handbook of Computational Economics. Elsevier, 2006. Vol. 2, Chap. 16. Pp. 83-880.
4. Fagiolo G., Roventini A. Macroeconomic Policy in DSGE and Agent-Based Models Redux: New Developments and Challenges Ahead. Journal of Artificial Societies and Social Simulation. 2017. Vol. 20 (1). P. 1.
5. Ballas D., Kingston R., Stillwell J., Jin J. Building a Spatial Microsimulation based Planning Support System for Local Policy Making. Environment and Planning A. 2007. Vol. 39. Pp. 2482-2499.
6. Dosi G., Napoletano M., Roventini A., Treibich T. Micro and Macro Policies in the Keynes+Schumpeter Evolutionary Models. Journal of Evolutionary Economics. 2017. Vol. 27 (1). Pp. 63-90.
7. Napoletano M., Roventini A., Galard J. Time-Varying Fiscal Multipliers in an Agent-Based Model with Credit Rationing. Economics Discussion Papers 112. Kiel, 2017. Available at: http://hdl.handle.net/10419/172323.
8. Arifovic J., Maschek M.K. Currency Crisis: Evolution of Beliefs and Policy Experiments. Journal of Economic Behavior & Organization. 2012. Vol. 82 (1). Pp. 131-150.
9. Gatti D., Desiderio S.J. Monetary Policy Experiments in an Agent-Based Model with Fnancial Frictions. Journal of Economic Interaction and Coordination. 2015. Vol. 10 (2). Pp. 265-286.
10. Cincotti S., Raberto M., Teglio A. Credit Money and Macroeconomic Instability in the Agent-Based Model and Simulator EURACE. Economics: The Open-Access, Open- Assessment E-Journal. 2010. Vol. 4 (26). Pp. 1-32.
11. Dawid H., Neugart M. Agent-based models for economic policy design. Eastern Economic Journal 37, 44-50 (12 2011).
12. Holcombe M., Coakley S., Kiran M., Chin S., Greenough C., Worth D., Cincotti S., Raberto M., Teglio A., Deissenberg C., van der Hoog S., Dawid H., Gemkow S., Harting P., Neugart M. Large-Scale Modeling of Economic Systems. Complex Systems. June, 2013. Vol. 22. Pp. 175-191.
13. Napoletano M., Dosi G., Fagiolo G., Roventini A. Wage Formation, Investment Behavior and Growth Regimes: An Agent-Based Analysis. Revue de l'OFCE 2012. Vol. 124 (5). Pp. 235-261.
14. Seppecher P. Flexibility of Wages and Macroeconomic Instability in an Agent-Based Computational Model with Endogenous Money. Macroeconomic Dynamics. 2012. Vol. 16 (S2). Pp. 284-297.
15. Сушко Е.Д. Мультиагентная модель региона: концепция, конструкция и реализация / Препринт # WP/2012/292. - М.: ЦЭМИ РАН, 2012. - 54 с.
16. Ballas D., Kingston R., Stillwell J. Using a Spatial Microsimulation Decision Support System for Policy Scenario Analysis. In: Recent Advances in Design and Decision Support Systems in Architecture and Urban Planning. Springer, Dordrecht, 2004. Pp. 177-191.
17. Машкова А.Л. Прогнозирование долгосрочного развития макроэкономических систем на базе агент-ориентированных моделей // Государственное управление. Электронный вестник. - 2016. - № 57. - С. 49-68.