Адаптація якісних методик для прогнозування соціально-скономічного розвитку міста

Дослідження Ю.М. Єрмолаєва та 0.1. Ястремсь- кого, присвячені адаптації фірми до змін, довели, що існують інтервали при кількісному прогнозуванні, на яких сподівана корисність є сталою і не залежить від ступеня програмності та адаптивності підприємства - так званий "ефект плато" [4].

Це говорить, що прогноз умовно середнього варіанту перебігу подій є найбільш ефективним для прийняття стратег ічного рішення. Але враховуючи нестабільність Української економіки та великий горизонт прогнозу, врахування лише умовно середнього варіанту є непридатним для використання.

Цей висновок відсилає нас до глибшого знайомства з методами експертних оцінок, зокрема методу складання сценаріїв, який вперше був запропонований X. Каном у 1960 році [викладено у № 3]. Не вдаючись до детального висвітлення цього методу, зауважимо, що прогноз зазвичай включає декілька сценаріїв (рис. 1)

У більшості випадків складають три сценарії: оптимістичний, песимістичний та середній - як найбільш ймовірний. При довгостроковому прогнозуванні за цим методом використовуються ін- тервальні показники по кожному варіанту.

Це дозволяє зробити висновок, що довгострокове прогнозування підпорядковується стратегічній функції певної системи та має, так би мовити, філософський характер.

В маркетингу використовується поняття життєвого циклу товару, яке описується за допомогою логістичної кривої (рис. 2), яка є концептуальною моделлю, за допомогою якої описують закони росту, притаманного багатьом фірмам і умовам життя, а також сфері матеріального виробництва і процесам споживчого попиту [5].

Ч. Хенді ("За межами визначеності") застосував логістичну криву як засіб створення маркетингової стратегії та засіб прогнозування (рис. 3). Вводячи на ринок новий товар (послугу), фірма отримує дохід, який збільшується в залежності від часу, як показано на рис. 3. Але неодмінно наступає період, коли попит починає спадати і доходи падають. Одним із засобів забезпечення постійного росту компанії є перехід на нову 5-подібну криву - новий товар (послугу) до того, як перша вичерпає себе, - стратегія зняття "сливок".

Адаптуючи логістичну криву до потреб стратегічного прогнозування соціально-економічного розвитку міста, ми отримуємо універсальний засіб прогнозування. Життєвий цикл тієї чи іншої галузі (функції) міста можна визначити за допомогою методу екстраполяції трендів, що повертає нас до теорії хвиль Кондратьєва, та її адаптації до реалій трансформаційної економіки України.

Постає питання визначення "товарів" та "послуг", завдяки яким місто може розвиватись і які визначають обличчя міста. Це повинні бути не просто галузі господарства, а моделі розвитку, які визначатимуть спеціалізацію, обличчя міста.

Фахівці Новосибірського інституту інформатики та регіонального управління визначили 11 типових модельних сценаріїв розвитку міст [7]:Розвиток міста як промислового центру.

Розвиток міста в напрямку росту науково- освітнього комплексу і реалізації інтелектуальних досягнень.

Розвиток міста як мультимодального регіонального транспортного вузла.

Розвиток міста як центру оптової та роздрібної торгівлі.

Формування міста як центру фінансового капіталу і фондового ринку.

Формування міста як центру інтенсивного підприємництва.

Розвиток міста як центру медицини та охорони здоров'я.

Формування міста як культурно-розважального і туристичного центру регіону.

Формування міста як центру сучасної освіти й освітніх технологій.

Розвиток міста як центру інформаційних технологій.

Розвиток міста як ділового та адміністративного центру.Принципово їх може бути безліч, прикладом цього є місто Нью-Йорк, яке, реалізувавши всі ці сценарії, прийшло до того, що створює свої власні, наприклад, легалізувавши вживання легких наркотиків, сценарій "американська Голландія".

Для українських міст характерною ознакою є підвищена корисність лише двох, чотирьох сценаріїв, що визначають обличчя міста. Це говорить про незбалансованість господарства цих міст та вказує напрямки росту, необхідні для досягнення збалансованого розвитку.

Таке бачення функцій та галузей міста дозволяє використати ці модельні сценарії в ролі необхідного нам "товару" для прогнозування за допомогою логістичної кривої. Під "корисністю" розумітимемо доходи населення та кількість податків у місцевий бюджет.

Покажемо на прикладі міста Миколаєва застосування логістичної кривої як засобу прогнозування для потреб стратегічного планування.

Припустимо, що місто Миколаїв як місто з моноспеціалізацією (суднобудування) 200 років свого існування отримував підвищену корисність від реалізації першого модельного сценарію - Розвиток міста як промислового центру (рис. 4). Ми можемо припустити, що другим сценарієм, що реалізувався, був розвиток міста в напрямку росту науково-освітнього комплексу і реалізації інтелектуальних досягнень (потреба висококваліфікованих кадрів, практичне застосування наукових досліджень в галузі суднобудування тошо). На рис. 4 не позначено якісних показників (рік, сума отриманих доходів та податкові надходження), але ми можемо припустити, що саме таким чином і в таких пропорціях відбувався розвиток міста в перші декілька десятків років і саме ці галузі були домінуючими. (

Останні 11 років характеризувалися кризою суднобудівної галузі і конверсією ВПК (спадання логістичної кривої) та розвитком інших модельних сценаріїв, що позитивно впливало на стійкість та збалансованість економіки міста. Поступово місто прямує до збалансованого господарства так, сьогодні ми можемо описати місто як потенціального реалізатора наступних модельних сценаріїв (рис. 5). Останні чотири модельні сценарії лише починають свій життєвий цикл.

№ 1 - Розвиток міста як промислового центру (галузь суднобудування).

№ 2 - Розвиток міста в напрямку росту науково-освітнього комплексу і реалізації інтелектуальних досягнень.

№ 6 - Формування міста як центру інтенсивного підприємництва - третє місто по Україні за кількістю зареєстрованих підприємців (за даними Міністерства економіки України: www.me.gov.ua).

№ 11 - Розвиток міста