Социально-экономическое прогнозирование на региональном уровне в России: Теория, Методология, Проблемы и Перспективы

В условиях постоянно меняющегося глобального и национального ландшафта, а также беспрецедентных вызовов последних лет, качество и точность социально-экономического прогнозирования на региональном уровне приобретают критическое значение, ведь ежедневно принимаемые управленческие решения, формирующие будущее миллионов граждан, их благосостояние и развитие территорий, напрямую зависят от глубины и обоснованности прогнозных оценок. От способности региональных администраций предвидеть динамику ключевых показателей – от демографии до инвестиций, от уровня жизни до экологических рисков – зависит не только устойчивость местной экономики, но и социальная стабильность, а также эффективность использования ограниченных ресурсов.

Представленная курсовая работа нацелена на всестороннее исследование специфики социально-экономического прогнозирования с учетом регионального аспекта в современной России. Объектом исследования выступают процессы и механизмы социально-экономического прогнозирования на уровне субъектов Российской Федерации, а предметом – теоретические, методологические, институциональные и практические аспекты этой деятельности. В рамках работы будут последовательно рассмотрены теоретические основы, применяемые методы и модели, институциональная среда, ключевые вызовы и проблемы, а также роль и значимость качественного прогнозирования для стратегического планирования и управления. Цель данного исследования — предоставить комплексный, академически обоснованный анализ темы, который позволит студентам экономических и управленческих вузов глубже понять механизмы регионального развития и роль прогнозирования в этом процессе.

Теоретические основы и сущность социально-экономического прогнозирования регионов

Глубокое понимание социально-экономического прогнозирования на региональном уровне начинается с осмысления его фундаментальных основ – это не просто попытка заглянуть в будущее, но сложный, многомерный процесс, укорененный в научных теориях и методологиях, призванный стать надежным компасом для принятия управленческих решений.

Понятие и значение регионального социально-экономического прогнозирования

В основе всего лежит определение. Социально-экономическое прогнозирование региона – это не просто предсказание, а научно обоснованное предвидение будущего состояния как экономической, так и социальной сферы конкретной территории. Оно является неотъемлемой частью более широкого процесса государственного регулирования экономики, цель которого – определить перспективные направления развития регионального хозяйственного комплекса и его многочисленных структурных составляющих.

Почему это так важно? Прогнозирование региональных процессов – это важнейшая и неотъемлемая часть сложного процесса управления. От его качества, точности и своевременности напрямую зависят социальные, экономические и даже экологические последствия регионального развития. Правильный прогноз позволяет оценить полноту использования уникальных природных, трудовых и материально-вещественных ресурсов, предотвратить кризисные явления и обеспечить сбалансированное развитие, что критически важно для устойчивости и процветания любого субъекта Федерации.

Социально-экономическое развитие региона само по себе является многомерным и многоаспектным явлением. Его можно рассматривать через призму различных социальных и экономических целей, но главной всегда остаётся улучшение качества жизни населения. Этот процесс охватывает не только количественный рост производства и доходов, но и глубинные качественные изменения: трансформацию институциональной, социальной и административной структур общества, а также эволюцию общественного сознания, традиций и привычек.

Таким образом, региональные экономические прогнозы – это система научно обоснованных представлений о направлениях развития и будущем состоянии социально-экономической системы регионов. Их основная цель заключается в создании надежной научной основы для принятия обоснованных и эффективных управленческих решений, что, в свою очередь, способствует более эффективному управлению социально-экономическими процессами и выбору наиболее перспективных приоритетов развития.

Научные школы и концепции регионального развития в контексте прогнозирования

Теоретические основы прогнозирования социально-экономического развития региона не оторваны от общеэкономической науки. Они аналогичны тем, что используются для национальной экономики, но приобретают особую специфику, базируясь на научных теориях, объясняющих особенности функционирования и развития именно регионального хозяйственного комплекса.

В региональной экономике органично переплетаются как общие экономические теории, так и специализированные подходы:

• Теории общего экономического равновесия, воспроизводства, экономического роста: Эти макроэкономические концепции задают общий контекст, позволяя региональным аналитикам понимать, как глобальные и национальные тренды влияют на динамику региональных систем. Они помогают оценить, насколько региональные процессы соответствуют общим закономерностям или, наоборот, отклоняются от них, формируя уникальные черты.
• Теории размещения производства: Это краеугольный камень региональной экономики. В её рамках выделяются:
  • Модель Й. Тюнена: Объясняет размещение сельскохозяйственного производства вокруг городского центра на основе транспортных издержек. Хотя модель классическая, её принципы дифференциации использования земель и транспортных затрат остаются актуальными для понимания агропромышленных региональных структур.
  • Теория А. Вебера: Фокусируется на оптимальном размещении промышленных предприятий, минимизируя транспортные издержки на доставку сырья и готовой продукции, а также затраты на рабочую силу. Эта теория актуальна при прогнозировании промышленных кластеров и зон развития.
  • Теория центральных мест В. Кристаллера и А. Лёша: Объясняет иерархию городских поселений и их функций, а также формирование зон обслуживания. Эти модели критически важны для прогнозирования развития городской среды, инфраструктуры и размещения сферы услуг в регионе.
• Теория кластеров: Позволяет анализировать и прогнозировать формирование географически концентрированных групп взаимосвязанных компаний, специализированных поставщиков, поставщиков услуг, фирм в смежных отраслях, а также связанных с ними организаций (например, университетов, агентств по стандартизации, торговых объединений), конкурирующих, но и сотрудничающих. Развитие кластеров становится ключевым фактором инновационного роста региона.
• Теории региональной специализации и межрегиональной торговли: Объясняют, почему одни регионы специализируются на определённых видах производства, а другие – на иных, и как это влияет на обмен товарами и услугами между ними. Прогнозирование этих процессов важно для оценки конкурентоспособности региона.
• Неоклассическая теория размещения: Рассматривает размещение производства в контексте рыночного равновесия, оптимального использования факторов производства и максимизации прибыли.
• Концепции устойчивого развития: В современном мире региональное прогнозирование немыслимо без учёта экологических, социальных и экономических аспектов, направленных на удовлетворение потребностей настоящего без ущерба для будущих поколений.
• Концепции пространственной диффузии инноваций: Исследуют, как инновации распространяются по территории, и позволяют прогнозировать потенциал регионов для внедрения новых технологий и продуктов.

Особое место в контексте России занимает отечественная школа теории размещения производительных сил и воспроизводственный подход. Они акцентируют внимание на комплексном развитии территорий, рациональном использовании ресурсов и системном подходе к планированию, что исторически закрепилось в практике государственного управления и прогнозирования.

Вся эта совокупность теорий формирует интеллектуальный каркас, на котором строится региональное прогнозирование, позволяя не просто предсказывать, но и научно обосновывать стратегические решения.

Основные подходы к региональному прогнозированию: генетический и нормативно-целевой

При разработке региональных прогнозов методологически выделяются два универсальных подхода, каждый из которых имеет свою философию и инструментарий: генетический и нормативно-целевой.

Генетический (поисковый, ресурсный) подход
Этот подход предполагает движение от настоящего к будущему. Его суть заключается в тщательной экстраполяции сложившихся тенденций и устойчивых зависимостей, которые были характерны для прошлого и настоящего, на будущий период. Это отражает инерционный характер развития экономики, когда многие процессы продолжают развиваться по заданным траекториям.

• Принципы: Основывается на анализе текущего состояния, выявлении закономерностей, присущих прошлым периодам, и их проецировании в будущее. Учитывает ресурсные ограничения и потенциал региона.
• Цели: Оценить наиболее вероятный сценарий развития при сохранении существующих условий и политик. Обеспечить соответствие прогнозируемых процессов реальным возможностям региона, избегая нереалистичных ожиданий. Он отвечает на вопрос: «Что произойдет, если мы будем продолжать двигаться по текущему пути?»
• Практическое применение: Используется для формирования базовых вариантов прогнозов, оценки потенциальных рисков и ограничений. Например, прогнозирование демографической динамики на основе текущих рождаемости и смертности, или оценка роста ВРП, исходя из сложившихся темпов роста инвестиций и производительности.

Нормативно-целевой подход (нормативный, программно-целевой)
В отличие от генетического, этот подход осуществляет прогнозирование «наоборот» – от будущего к настоящему. Его отправной точкой являются не текущие тенденции, а желаемые конечные параметры развития.

• Принципы: Вначале устанавливаются амбициозные, но достижимые цели и желаемые индикаторы будущего состояния региона. Затем определяются необходимые ресурсы, мероприятия и пути для достижения этих целей. Этот подход ориентирован на активное изменение сложившихся пропорций развития.
• Цели: Обосновать новые структурные сдвиги, разработать программы и стратегии, направленные на качественное изменение социально-экономической ситуации. Он отвечает на вопрос: «Что нужно сделать, чтобы достичь желаемого будущего?»
• Практическое применение: Используется при разработке стратегий социально-экономического развития, государственных программ, национальных проектов. Например, если целью ставится увеличение доли высокотехнологичного сектора в ВРП до определённого уровня, нормативно-целевой подход позволит определить, какие инвестиции, кадровые ресурсы и институциональные изменения необходимы для этого.

Таблица 1: Сравнение генетического и нормативно-целевого подходов к прогнозированию

Характеристика	Генетический (поисковый, ресурсный) подход	Нормативно-целевой (программно-целевой) подход
Направление движения	От настоящего к будущему	От будущего к настоящему
Исходная точка	Сложившиеся тенденции, текущее состояние, имеющиеся ресурсы	Желаемые цели, целевые параметры развития
Основной вопрос	Что произойдет, если мы продолжим двигаться по текущему пути?	Что нужно сделать, чтобы достичь желаемого будущего?
Философия	Инерционное развитие, учет ограничений	Активное изменение, формирование новой реальности
Результат	Наиболее вероятный сценарий, оценка рисков	Обоснование структурных сдвигов, разработка стратегий и программ
Применение	Базовые варианты прогнозов, оценка потенциала	Целевые варианты прогнозов, стратегическое планирование

Эти два подхода не являются взаимоисключающими, а, напротив, часто дополняют друг друга. Эффективное прогнозирование обычно включает их синтез: генетический подход помогает понять отправную точку и ограничения, а нормативно-целевой – определить амбициозные, но достижимые ориентиры.

Методы и модели социально-экономического прогнозирования на региональном уровне

Переходя от теоретических основ к практике, мы сталкиваемся с многообразием методов и моделей, которые позволяют трансформировать абстрактные концепции в конкретные прогнозные оценки. Это инструментарий, без которого невозможно построение обоснованных представлений о будущем региона.

Классификация и характеристика традиционных методов прогнозирования

Многообразие методов прогнозирования социально-экономического развития региона можно условно разделить на три большие группы: общеэкономические, статистические и математические. К ним примыкают также экспертные и графические методы.

1. Общеэкономические методы:
Эти методы базируются на логическом анализе, сравнениях и причинно-следственных связях, не требуя сложного математического аппарата, но обеспечивая глубокое понимание процессов.

• Метод сравнения: Предполагает сопоставление показателей и тенденций развития одного региона с аналогичными данными других регионов, страны в целом или с эталонными значениями. Это позволяет выявить сильные и слабые стороны, потенциальные точки роста или отставания.
• Графический метод: Наглядное представление динамики показателей, их взаимосвязей с помощью графиков, диаграмм, карт. Позволяет визуализировать тренды, цикличность, структурные изменения и делать качественные выводы.
• Метод цепных подстановок: Один из ключевых инструментов факторного анализа. Он позволяет последовательно оценить влияние каждого отдельного фактора на изменение результирующего показателя, исключая влияние других факторов.
  • Пример расчёта влияния факторов:
    Предположим, мы хотим проанализировать изменение выручки (В) региональных предприятий. Выручка может быть представлена как произведение количества реализованной продукции (К) и средней цены реализации (Ц): В = К × Ц.
    Пусть имеются следующие данные:
    • Базисный период (0): К₀ = 100 ед., Ц₀ = 50 руб./ед., В₀ = 100 × 50 = 5000 руб.
    • Фактический период (1): К₁ = 120 ед., Ц₁ = 55 руб./ед., В₁ = 120 × 55 = 6600 руб.
    • Общее изменение выручки: ΔВ = В₁ — В₀ = 6600 — 5000 = 1600 руб.

    Применим метод цепных подстановок для определения влияния изменения количества и цены:

    1. Влияние изменения количества (ΔВ_К):
       Сначала заменим базисное значение количества на фактическое, оставив цену на базисном уровне.
       В_усл = К₁ × Ц₀ = 120 × 50 = 6000 руб.
       ΔВ_К = В_усл — В₀ = 6000 — 5000 = +1000 руб.
       Это означает, что увеличение количества реализованной продукции привело к росту выручки на 1000 руб.
    2. Влияние изменения цены (ΔВ_Ц):
       Теперь, когда мы уже учли изменение количества (в В_усл), заменим базисное значение цены на фактическое.
       ΔВ_Ц = В₁ — В_усл = 6600 — 6000 = +600 руб.
       Это означает, что увеличение средней цены реализации привело к росту выручки на 600 руб.
    3. Проверка:
       Сумма влияний отдельных факторов должна быть равна общему изменению:
       ΔВ_К + ΔВ_Ц = 1000 + 600 = 1600 руб., что соответствует общему изменению ΔВ.
• Метод балансовой увязки: Основан на принципе баланса ресурсов и потребностей. Используется для согласования различных показателей и планов, например, баланс трудовых ресурсов (предложение рабочей силы должно соответствовать спросу), баланс производства и потребления продукции.
• Метод арифметических разниц: Простейший способ прогнозирования, основанный на предположении, что абсолютное изменение показателя в будущем будет таким же, как в прошлом.

2. Статистические методы:
Эти методы используют аппарат математической статистики для анализа временных рядов и выявления скрытых закономерностей.

• Экстраполяция сложившихся тенденций: Один из наиболее распространённых методов. Предполагает распространение выявленных в прошлом и настоящем тенденций развития на будущий период. Может базироваться на различных моделях: линейной, экспоненциальной, параболической и других.
• Инструменты статистического анализа:
  • Вариация: Характеризует степень разброса значений показателя вокруг его среднего значения.
  • Дисперсия: Средний квадрат отклонений значений признака от его средней арифметической.
  • Стандартное отклонение: Корень квадратный из дисперсии, показывает среднее отклонение от среднего значения.

  Эти инструменты рекомендованы для прогноза показателей, характеризующих положение региона, так как помогают оценить стабильность или изменчивость региональных процессов.

3. Математические (эконометрические) методы:
Наиболее сложные и точные методы, требующие значительных вычислительных мощностей и глубоких знаний математики.

• Эконометрические расчёты на базе данных системы национального счетоводства: Построение многофакторных регрессионных моделей, позволяющих оценивать взаимосвязи между различными экономическими показателями и прогнозировать их динамику.
• Система макроструктурных моделей, включая модифицированную модель межотраслевого баланса: Модель межотраслевого баланса (МОБ) или «затраты-выпуск» позволяет прогнозировать, как изменение спроса в одной отрасли повлияет на объемы производства во всех других отраслях экономики региона. Модифицированные версии МОБ могут включать социальные и экологические аспекты.
• Моделирование: Создание упрощённых математических представлений реальных экономических систем для анализа их поведения и прогнозирования.

4. Экспертные методы:
Основаны на систематизации мнений высококвалифицированных специалистов.

• Экспертные оценки: Сбор и анализ мнений группы экспертов по поводу будущих тенденций. Это могут быть методы Дельфи, мозговой штурм, интервью. Ценны в условиях высокой неопределённости или отсутствия достаточного объёма статистических данных.

5. Картографический и графоаналитический методы:
Эти методы обеспечивают наглядность и пространственный анализ.

• Картографический метод: Использование географических информационных систем (ГИС) для визуализации пространственного распределения социально-экономических показателей, выявления территориальных дисбалансов и прогнозирования их динамики.
• Графоаналитический метод: Сочетание графического представления данных с аналитическими расчётами для более глубокого изучения взаимосвязей.

Таким образом, для комплексного прогноза социально-экономического развития региона, как правило, используются экстраполяция сложившихся тенденций, эконометрические расчёты и система макроструктурных моделей, включая модифицированную модель межотраслевого баланса.

Вариативность прогнозов и их практическое значение

В условиях неопределённости, присущей как глобальной, так и региональной экономике, разработка единственного, «единственно верного» прогноза становится не только нереалистичной, но и нецелесообразной. Именно поэтому прогнозирование социально-экономического развития Российской Федерации, в том числе и на региональном уровне, осуществляется на вариативной основе. Это означает, что разрабатывается несколько сценариев будущего, каждый из которых базируется на различных гипотезах развития.

Типичные варианты прогноза включают:

• Базовый (или консервативный) вариант:
  • Гипотезы: Этот сценарий обычно предполагает сохранение текущих тенденций изменения внешних факторов, таких как геополитическая ситуация (например, антироссийская санкционная политика) и сдержанная бюджетная политика. Он исходит из наиболее вероятного развития событий при отсутствии значительных шоков или прорывных изменений.
  • Цель: Обеспечить реалистичную основу для финансового планирования.
  • Практическое значение: Он часто используется для разработки параметров федерального и региональных бюджетов, поскольку позволяет оценить доходы и расходы в условиях относительно стабильного, но не оптимистичного развития.
  • Пример: Прогноз инфляции на уровне, близком к текущему, с умеренным ростом ВРП, исходя из существующих инвестиционных потоков.
• Целевой (или инновационный) вариант:
  • Гипотезы: Этот вариант, напротив, предполагает достижение более амбициозных целей социально-экономического развития. Он основывается на предпосылках о позитивных изменениях, например, снижение инфляции до определённых уровней, существенный рост производительности труда, привлечение значительных инвестиций и переход экономики на инвестиционную модель развития, активное внедрение инноваций.
  • Цель: Служить ориентиром для стратегического планирования и мотивировать к реализации прорывных программ.
  • Практическое значение: Этот вариант используется для разработки долгосрочных стратегий развития, национальных проектов и программ, требующих существенных структурных изменений и дополнительных усилий.
  • Пример: Прогноз, предусматривающий ускоренный рост ВРП за счёт увеличения инвестиций в новые технологии и развития высокотехнологичных отраслей, а также снижение безработицы благодаря созданию новых рабочих мест.
• Рисковый (или стрессовый) вариант (иногда выделяется отдельно): Предполагает реализацию негативных внешних или внутренних шоков (например, резкое падение цен на сырьё, усиление санкций, крупномасштабные природные катаклизмы). Используется для оценки устойчивости системы и разработки антикризисных мер.

Основа для вариантов:
Эти варианты базируются на различных гипотезах развития:

• Мировая экономика: Например, динамика мирового ВВП, торговых потоков, технологических изменений.
• Мировые цены на сырьевые ресурсы: Особенно актуально для России и её регионов, зависящих от экспорта нефти, газа, металлов, угля.
• Внутренние институциональные преобразования: Эффективность реформ, изменения в законодательстве, совершенствование бизнес-среды.

Вариативность прогнозов позволяет лицам, принимающим решения, иметь более полную картину возможных траекторий развития, оценить риски и возможности, а также сформировать гибкие стратегии, способные адаптироваться к изменяющимся условиям. Она выступает критически важным элементом стратегического управления, позволяя не только предвидеть, но и формировать будущее региона.

Цифровые технологии и искусственный интеллект в региональном прогнозировании

В последние годы ландшафт регионального прогнозирования кардинально меняется благодаря бурному развитию цифровых технологий и, в особенности, искусственного интеллекта (ИИ). Эти инновационные инструменты не просто ускоряют расчёты, но и позволяют обрабатывать огромные массивы данных, выявлять скрытые закономерности и создавать более точные и адаптивные прогнозы, которые ранее были недоступны. Для улучшения качества прогноза социально-экономического развития региона активно рекомендуется использовать современные технологии, включая ИИ.

Применение искусственного интеллекта и других цифровых технологий в региональном прогнозировании в России уже охватывает широкий спектр областей:

• Прогнозирование природных катастроф и их предупреждение:
  • Использование дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ) в сочетании с алгоритмами ИИ для интерпретации спутниковых данных позволяет значительно повысить точность прогнозов погодных явлений, оценивать риски наводнений, пожаров, засух. Эти системы помогают разрабатывать превентивные меры, оповещать население и планировать действия экстренных служб. Например, в России активно вовлекаются коммерческие компании для предоставления данных ДЗЗ, что расширяет возможности мониторинга.
• Предиктивная логистика:
  • ИИ-системы способны анализировать исторические данные о спросе, сезонности, внешних факторах и прогнозировать рост или падение спроса на различные товары и услуги в регионах. Это позволяет оптимизировать складские запасы, автоматически перераспределять ресурсы между регионами, снижая издержки и повышая оперативность поставок, что особенно важно для обширной территории России.
• Экологический мониторинг:
  • Отечественные системы экологического мониторинга и прогнозирования качества воздуха, такие как «СитиЭйр», объединяют цифровые модели и ИИ. Они анализируют состояние атмосферы, симулируют последствия градостроительных решений (например, строительство новых дорог или промышленных объектов), предоставляя данные для принятия решений по улучшению городской среды.
• Управление сельским хозяйством («точное земледелие»):
  • ИИ-алгоритмы используются для анализа состояния почвы (влажность, состав питательных веществ), прогнозирования урожайности различных культур и оптимизации процессов полива, внесения удобрений, борьбы с вредителями. Это позволяет повысить эффективность агропромышленного комплекса региона и снизить риски, связанные с погодными условиями.
• Энергетический сектор:
  • ИИ управляет системами учёта электроэнергии, контролирует нагрузки в сети, прогнозирует пики потребления и балансирует генерацию в распределённых сетях. Это повышает надёжность энергоснабжения регионов, снижает потери и оптимизирует затраты. К 2027 году ожидается, что до 70% компаний ТЭК в России будут использовать ИИ.
• Решения «Умного города»:
  • Применение компьютерного зрения и ИИ в городских системах позволяет выявлять дефекты дорожного покрытия, мониторить нарушения правил дорожного движения, оптимизировать транспортные потоки, управлять уличным освещением и системами безопасности. В Москве, например, уже активно внедряются такие решения.
• Повышение общей эффективности бизнеса и госуправления:
  • ИИ помогает в планировании поставок, автоматизации документооборота, финансовом мониторинге, распознавании речи, разработке чат-ботов для взаимодействия с гражданами и бизнесом, а также в более точном прогнозировании спроса на различные услуги.

Цифровизация и ИИ не просто меняют методы прогнозирования, они преобразуют саму суть управленческих процессов, делая их более адаптивными, эффективными и основанными на данных. Это позволяет региональным властям не только точнее предвидеть будущее, но и активно формировать его, оперативно реагируя на вызовы и используя новые возможности для устойчивого развития территорий.

Институциональные и организационные аспекты государственного прогнозирования регионов РФ

Эффективность социально-экономического прогнозирования на региональном уровне в значительной степени определяется не только методологиями, но и чётко выстроенной институциональной и организационной рамкой, включающей нормативно-правовую базу, разграничение полномочий между уровнями власти и механизмы координации.

Нормативно-правовая база стратегического планирования и прогнозирования

Фундаментом, на котором зиждется вся система стратегического планирования и прогнозирования в Российской Федерации, является комплекс нормативно-правовых актов.

Ключевым документом, определяющим правовые основы стратегического планирования, координации государственного и муниципального стратегического управления и бюджетной политики, а также устанавливающим полномочия всех уровней власти, является Федеральный закон «О стратегическом планировании в Российской Федерации» от 28.06.2014 № 172-ФЗ. Этот закон регулирует отношения, возникающие между участниками стратегического планирования в процессе целеполагания, прогнозирования, планирования и программирования социально-экономического развития как РФ в целом, так и её субъектов и муниципальных образований. Он закрепляет трёхуровневую систему стратегического планирования: федеральный уровень, уровень субъектов Российской Федерации и уровень муниципальных образований.

Важным дополнением, хотя и частично утратившим силу в связи с принятием № 172-ФЗ, но содержащим общие методологические положения, является Федеральный закон от 20.07.1995 № 115-ФЗ «О государственном прогнозировании и программах социально-экономического развития Российской Федерации». Несмотря на то, что многие его положения были пересмотрены и инкорпорированы в новый закон, он по-прежнему служит важным ориентиром для понимания эволюции системы государственного прогнозирования и содержит принципы, которые лежат в основе современных подходов.

В соответствии с этими законами, прогноз социально-экономического развития субъекта Российской Федерации на долгосрочный период разрабатывается каждые шесть лет на двенадцать и более лет. Это гарантирует системность и долгосрочную перспективу в планировании регионального развития. При этом региональные прогнозы разрабатываются на основе прогноза социально-экономического развития Российской Федерации на долгосрочный период, что обеспечивает их согласованность с федеральными приоритетами.

Роль и взаимодействие органов государственной власти

В процессе государственного прогнозирования на региональном уровне задействован сложный механизм взаимодействия различных органов власти:

• Федеральный уровень:
  • Министерство экономического развития Российской Федерации (Минэкономразвития России) играет центральную роль. Оно является федеральным органом исполнительной власти, осуществляющим функции по выработке государственной политики и нормативно-правовому регулированию в сфере анализа и прогнозирования социально-экономического развития. Минэкономразвития обеспечивает координацию и методическое обеспечение разработки и корректировки прогнозов социально-экономического развития всех уровней, включая субъекты РФ. Именно оно выступает «мозговым центром», задающим методологические стандарты и обеспечивающим общенациональную согласованность.
  • Федеральная служба государственной статистики (Росстат) выступает основным органом, предоставляющим информацию для прогнозирования. Через сеть своих региональных органов Росстат собирает, обрабатывает, обобщает и официально публикует первичную статистическую информацию. Без этих данных невозможно построение адекватных моделей и расчётов.
• Уровень субъектов Российской Федерации:
  • Высший исполнительный орган государственной власти субъекта Российской Федерации (например, Правительство или Администрация региона) несёт прямую ответственность за разработку и утверждение прогноза социально-экономического развития субъекта на долгосрочный период. Это ключевое звено, которое интегрирует федеральные рекомендации с региональной спецификой и принимает окончательные решения.
  • Региональные министерства и ведомства, научные и экспертные организации также активно участвуют в сборе данных, проведении аналитических исследований и подготовке предложений для прогноза.

Важно отметить, что прогноз социально-экономического развития страны, в свою очередь, формируется на основе соответствующих прогнозов регионов. Это подчёркивает двустороннюю связь и необходимость тесного взаимодействия между уровнями власти для создания целостной и непротиворечивой системы прогнозирования.

Методическое обеспечение регионального прогнозирования

Для обеспечения единообразия, сравнимости и качества региональных прогнозов большое значение имеет методическое обеспечение. Помимо общих положений Федерального закона № 115-ФЗ, разработка и корректировка прогнозов социально-экономического развития субъектов Российской Федерации осуществляется при методическом содействии федерального органа исполнительной власти, то есть Минэкономразвития России.

Минэкономразвития регулярно утверждает и обновляет специальные методические рекомендации, которые детализируют порядок, процедуру и инструментарий прогнозирования. Примеры таких документов включают:

• Методические рекомендации по разработке, корректировке, мониторингу среднесрочных прогнозов социально-экономического развития субъектов Российской Федерации (например, Приказ Минэкономразвития России от 30 июня 2016 г. № 423). Этот документ задаёт стандарты для среднесрочного горизонта планирования, описывает подходы к сбору данных, выбору методов и формату представления результатов.
• Методические рекомендации по разработке и корректировке стратегии социально-экономического развития субъекта Российской Федерации и плана мероприятий по её реализации (Приказ Минэкономразвития России от 23 марта 2017 г.). Этот документ связывает прогнозирование со стратегическим планированием, показывая, как прогнозные данные должны быть использованы для формирования стратегических целей и задач региона.
• Методические рекомендации по разработке долгосрочных планов социально-экономического развития крупных и крупнейших городских агломераций (Приказ Минэкономразвития РФ от 26 сентября 2023 г. № 669). Этот документ отражает растущее внимание к агломерационным процессам и необходимость специфических подходов к прогнозированию развития городских территорий и их окружения.

Эти методические рекомендации служат своего рода «дорожной картой» для региональных органов власти, обеспечивая не только методологическую корректность, но и возможность сравнивать прогнозы разных регионов, выявлять лучшие практики и обеспечивать общую эффективность системы государственного прогнозирования.

Вызовы и проблемы регионального социально-экономического прогнозирования в России

Несмотря на развитую теоретическую базу и институциональные механизмы, региональное социально-экономическое прогнозирование в России сталкивается с рядом серьёзных вызовов и проблем. Эти трудности требуют комплексных подходов и постоянной адаптации к изменяющейся действительности.

Проблемы качества и актуальности данных

Первостепенная проблема, с которой сталкиваются региональные аналитики, — это отсутствие качественных и актуальных данных. Точность прогнозов напрямую зависит от надёжности исходной информации, но региональная статистика по ряду индикаторов не всегда позволяет полностью объяснить динамику и взаимосвязи. Это особенно критично в условиях турбулентности, когда старые ряды данных теряют свою релевантность, а новые ещё не сформированы.

Для улучшения ситуации предпринимаются важные инициативы:

• Всероссийские опросы работодателей: Для актуализации прогноза потребности в кадрах проводятся масштабные опросы, в которых участвует более 320 тыс. компаний. Это позволяет получить более точные данные о текущем и будущем спросе на рабочую силу, что критически важно для планирования образования и миграционной политики.
• Дистанционное зондирование Земли (ДЗЗ): Растёт спрос на данные ДЗЗ, которые используются для экологического мониторинга, прогнозирования урожайности, контроля за использованием земельных ресурсов. Активно вовлекаются российские коммерческие компании для предоставления этих данных, что расширяет информационную базу.
• Цифровые профили иностранных граждан: Для усиления государственного контроля и более точного прогнозирования миграционных потоков внедряются информационные технологии и биометрические системы, создающие цифровые профили иностранных граждан. Это позволяет снизить риски, связанные с неконтролируемой миграцией, и более эффективно планировать социальную инфраструктуру.

Однако, несмотря на эти шаги, проблема остаётся острой. Тотальная цифровизация, интенсивные изменения правового регулирования, социально-экономическая и политическая нестабильность заставляют органы власти постоянно менять модели развития экономики. Это порождает новые явления, по которым попросту отсутствуют известные статистические данные за прошлые периоды, что делает построение точных моделей прогнозирования крайне затруднительным.

Влияние макроэкономической нестабильности и непредвиденных событий

Современный мир характеризуется высокой степенью неопределённости. Экономические кризисы, пандемии, природные катаклизмы и другие непредвиденные события могут кардинально изменить траекторию развития региона, требуя немедленной перестройки методов прогнозирования и формирования новой модели прогноза.

Среди таких событий, оказавших существенное влияние на российские регионы, выделяются:

• Пандемия COVID-19 (2020 год): Этот глобальный шок привёл к беспрецедентному сокращению экономической активности, в некоторых регионах достигавшему почти четверти. Пандемия также повлияла на динамику инфляции и инвестиционной активности, а также на прирост иммиграции. Нагрузка на широкополосные сети резко возросла из-за перехода на удалённую работу и обучение. Региональным прогнозистам пришлось оперативно пересматривать все свои модели и сценарии.
• Санкционные режимы (например, после февраля 2022 года): Введение масштабных санкций повлекло за собой фазу деглобализации и регионализации, оказало негативное влияние на ряд секторов, в частности на добывающую промышленность (особенно угольную) и обрабатывающие производства, ориентированные на экспорт или зависящие от импортных компонентов. Возникли риски вторичных санкций и ускорения инфляции. Одновременно, санкции стали мощным стимулом для развития внутренней производственной кооперации, редомициляции компаний (перевод юридического адреса в РФ) и параллельного импорта, что создало новые, ранее не прогнозируемые экономические потоки и структуры.
• Сложность учёта человеческого фактора: В регионах с активной миграцией населения (как внутренней, так и внешней) сложность учёта человеческого фактора является отдельной проблемой. Миграция, изменение демографической структуры, а также социальные настроения, ожидания и поведение человека связаны с высокой степенью субъективности и не всегда поддаются стандартным прогнозным моделям. Прогнозирование демографической динамики, трудовых ресурсов и социальной инфраструктуры в таких условиях становится особенно чувствительным.

Эти события демонстрируют, что прогнозирование не может быть статичным; оно должно быть гибким, сценарным и способным быстро адаптироваться к радикальным изменениям внешней и внутренней среды. Разве не в этом кроется ключ к устойчивому развитию в эпоху турбулентности?

Институциональные и методологические недостатки

Помимо проблем с данными и внешней турбулентностью, существуют внутренние институциональные и методологические недостатки, снижающие эффективность регионального прогнозирования.

• Межведомственная рассогласованность: Это одна из системных проблем, влияющая на качество статистического материала. Отсутствие единого методологического надзора и стандартов часто приводит к непрозрачности и противоречивости информации от различных органов власти. Разные ведомства могут использовать свои классификации, методики сбора и обработки данных, что затрудняет их интеграцию и анализ для целей прогнозирования.
  • Пути преодоления: Для усиления координации и межведомственного взаимодействия Правительство Российской Федерации проводит регулярные заседания, направленные на оперативное решение проблем. Кроме того, в рамках реализации Концепции миграционной политики предусмотрено развитие межведомственного взаимодействия через создание единой цифровой платформы с участием МВД, Минтруда, Минобрнауки и региональных органов власти для более эффективного регулирования миграционных потоков.
• Недостатки методических документов: Методические рекомендации по прогнозированию на среднесрочный и долгосрочный периоды, несмотря на их важность, имеют ряд недостатков:
  • Отсутствие описания порядка и механизма разработки прогнозов: Часто нечётко прописаны последовательность процессов и процедур на отдельных уровнях разработки, что может приводить к разночтениям и неэффективности.
  • Недостаток ряда показателей: Отсутствие разработки и учёта ряда показателей, важных для социально-экономического развития и безопасности страны, таких как показатели места РФ в международных рейтингах, доли РФ в мировом рынке, а также дифференциации населения по доходам. Эти индикаторы критически важны для оценки конкурентоспособности региона и уровня жизни населения.
  • Слабо проработанные методические подходы: Особенно это касается прогнозирования выпуска отдельных промышленных отраслей и регионального развития в целом. Это создаёт пробелы в детализации прогнозов и затрудняет принятие специфических отраслевых и территориальных решений.
  • Отсутствие закрепления понятия «мастер-план»: Существует потребность в закреплении в законодательстве определения понятия «мастер-план» для городов, установлении требований к их структуре, содержанию, порядку утверждения и корректировки, а также взаимосвязи с документами стратегического и территориального планирования. Это позволило бы интегрировать городское развитие в общую систему регионального прогнозирования.

Для решения обозначенных проблем необходимо разрабатывать комплексные подходы к процессу прогнозирования социально-экономического развития региона. Эти подходы должны учитывать не только экономические, но и социальные, экологические, институциональные факторы, а также активно использовать потенциал цифровых технологий и ИИ. Проблемы адекватной оценки и прогнозирования регионального социально-экономического развития занимают важное место в условиях проведения новой территориальной политики России, предполагающей формирование конкурентоспособных и устойчиво развивающихся регионов.

Роль и значимость качества регионального прогнозирования для стратегического планирования и управления

В лабиринте современных вызовов и возможностей, качество социально-экономического прогнозирования выступает не просто желаемым атрибутом, а критически важным условием для эффективного стратегического планирования и управления регионом. Это своего рода маяк, который освещает путь для лиц, принимающих решения, позволяя им не только реагировать на текущие события, но и активно формировать будущее.

Прогнозирование является важнейшим инструментом при управлении регионом, поскольку оно абсолютно необходимо при осуществлении стратегического планирования. Оно позволяет определить наиболее возможный, а в идеале — наиболее желательный вариант развития на длительный период времени. Без обоснованного прогноза стратегические планы превращаются в набор благих пожеланий, оторванных от реальности.

От качества прогнозирования напрямую зависят социальные, экономические и экологические последствия регионального развития. Это касается и полноты использования природных, трудовых и материально-вещественных ресурсов. Например, неточный прогноз потребности в кадрах может привести к дефициту квалифицированных специалистов или, наоборот, к их избытку, что негативно скажется на экономике и социальной сфере. Ошибки в прогнозировании экологических рисков могут обернуться катастрофическими последствиями для окружающей среды и здоровья населения. Какие меры можно предпринять, чтобы минимизировать эти риски?

На основании качественного и научно обоснованного прогноза правительство региона способно составить научно обоснованный план развития. Этот план не только указывает количественные и качественные показатели развития в будущем, но и определяет конкретные пути и механизмы их достижения. Таким образом, прогноз выступает фундаментом для целеполагания.

Результаты прогнозных расчетов используются государственными органами для:

• Обоснования целей и задач социально-экономического развития: Прогноз даёт понимание того, какие цели реалистичны, а какие требуют дополнительных усилий или пересмотра стратегии.
• Выработки и обоснования социально-экономической политики правительства: Качественный прогноз позволяет формировать политику, которая адекватно реагирует на будущие вызовы и эффективно использует потенциал региона.
• Обоснования способов рационального использования ограниченных производственных ресурсов: В условиях ограниченности ресурсов, прогноз помогает определить, куда их следует направить, чтобы получить максимальный эффект.

Высокое качество прогнозирования особенно важно в социальном и экономическом направлении. От этого зависит не только общее положение региона и его экономическая ситуация (например, ВРП, инвестиции, промышленное производство), но и гораздо более глубокие, жизненно важные аспекты:

• Уровень жизни граждан: Прогнозы доходов населения, инфляции, динамики цен на товары и услуги напрямую влияют на благосостояние каждого жителя.
• Социальная защищенность: Точные прогнозы демографических тенденций, безработицы, потребности в социальных услугах позволяют планировать адекватные меры поддержки и развития социальной инфраструктуры (образование, здравоохранение).
• Качество жизни: Оценка будущих экологических условий, развития инфраструктуры, доступности культурных и образовательных услуг – всё это формирует комплексное представление о качестве жизни в регионе.

Таким образом, качество прогнозных исследований требует постоянного углублённого изучения и доработки основных задач, возникающих в прогнозировании. Только такой подход позволит повысить эффективность управления социально-экономическим развитием страны и её регионов, обеспечивая устойчивый рост и благополучие населения.

Заключение

Социально-экономическое прогнозирование на региональном уровне в России представляет собой сложную, многогранную и жизненно важную сферу деятельности, которая лежит в основе эффективного государственного управления и стратегического планирования. В ходе данного исследования были всесторонне рассмотрены его теоретические основы, методологический инструментарий, институциональные рамки, а также выявлены ключевые вызовы и проблемы.

Мы убедились, что региональное прогнозирование – это не просто предсказание будущего, а научно обоснованное предвидение, опирающееся на комплексные экономические теории и специализированные концепции регионального развития. Разграничение генетического и нормативно-целевого подходов позволяет формировать как инерционные, так и целевые сценарии, что является критически важным в условиях динамичной экономической конъюнктуры. Многообразие методов, от общеэкономических и статистических до сложных эконометрических моделей и экспертных оценок, предоставляет обширный арсенал для анализа.

Особое внимание было уделено возрастающей роли цифровых технологий и искусственного интеллекта. Внедрение ИИ в прогнозирование природных катастроф, предиктивную логистику, экологический мониторинг, сельское хозяйство, энергетику и «умные города» открывает новые горизонты для повышения точности и адаптивности прогнозов, позволяя регионам не просто реагировать на изменения, но и активно их формировать.

Институциональные основы, закреплённые в Федеральных законах № 172-ФЗ и № 115-ФЗ, а также координирующая роль Минэкономразвития России и информационная поддержка Росстата, формируют системную базу для прогнозирования. Однако, несмотря на это, сохраняются значительные вызовы. Проблемы качества и актуальности данных, вызванные как объективной турбулентностью (пандемия COVID-19, санкционные режимы, влияющие на добывающую промышленность, обрабатывающие производства, миграцию, инфляцию, а также стимулирующие производственную кооперацию и параллельный импорт), так и институциональными недостатками (межведомственная рассогласованность, пробелы в методических документах, отсутствие учёта ряда показателей и закрепления понятия «мастер-план»), требуют постоянного внимания и поиска решений.

В заключение следует подчеркнуть, что качество регионального прогнозирования имеет первостепенное значение. Оно напрямую влияет на социальные, экономические и экологические последствия развития, обоснованность управленческих решений, рациональность использования ресурсов и, в конечном итоге, на уровень и качество жизни граждан.

Перспективы дальнейшего совершенствования системы прогнозирования на региональном уровне связаны с несколькими ключевыми направлениями:

1. Интеграция данных и унификация методологий: Усиление межведомственного взаимодействия, создание единых цифровых платформ для сбора и анализа данных, а также разработка более детализированных и универсальных методических рекомендаций для всех уровней прогнозирования.
2. Расширение применения ИИ и больших данных: Дальнейшее внедрение продвинутых аналитических инструментов, машинного обучения и прогнозной аналитики для обработки колоссальных массивов информации, выявления скрытых паттернов и повышения точности прогнозов.
3. Развитие сценарного планирования: Совершенствование подходов к разработке вариативных прогнозов, включающих не только базовый и целевой, но и различные стрессовые сценарии для повышения устойчивости региональных систем к непредвиденным шокам.
4. Учёт человеческого капитала и социальной сферы: Углубление анализа и прогнозирования демографических процессов, миграции, изменений на рынке труда и социальной дифференциации, используя как количественные, так и качественные методы.
5. Развитие пространственного планирования: Интеграция регионального прогнозирования с геоинформационными системами и территориальным планированием, в том числе с использованием «мастер-планов» для городских агломераций.

Только путём комплексного и постоянного совершенствования системы прогнозирования Россия сможет обеспечить устойчивое и сбалансированное развитие своих регионов, эффективно реагировать на глобальные вызовы и строить благополучное будущее для своих граждан.

Список использованной литературы

1. Федеральный закон от 28.06.2014 N 172-ФЗ «О стратегическом планировании в Российской Федерации» (с изменениями и дополнениями). Доступ из СПС «Гарант».
2. Иванова М.В. Региональная экономика в контексте российского федерализма // Север и рынок: формирование экономического порядка. 2011. Т. 2. № 28. С. 146-149.
3. Захарова А. В. Отечественный опыт прогнозирования социально-экономического развития // Балтийский экономический журнал. 2010. Вып. 1 (3). С. 29–39.
4. Андреев А. В. Основы региональной экономики: учебник для вузов. М.: КноРус, 2012. 334 с.
5. Андреев А. В. Региональная экономика: учебник для вузов. СПб: Питер, 2012. 464 с.
6. Вахромов Е.Н. Региональная экономика в многоуровневой структуре рыночной экономики // Вестник Иркутского государственного университета. 2009. № 2. С. 26-30.
7. Придворова Е.С. Сравнительный анализ методов прогнозирования социально-экономического развития региона (на примере Белгородской области) // Научные ведомости БелГУ. Серия: История. Политология. Экономика. Информатика. 2013. №1-1. URL: http://cyberleninka.ru/article/n/sravnitelnyy-analiz-metodov-prognozirovaniya-sotsialno-ekonomicheskogo-razvitiya-regiona-na-primere-belgorodskoy-oblasti (дата обращения: 17.11.2014).
8. Бернасовская Л.И., Кормановская Л.И., Птицына Е.В. Прогнозирование региональных макропоказателей на основе одновременных эконометрических уравнений // Экономика и финансы. 2009. №12(165).
9. Вахромеев Е. Н. Территориальный (региональный) фактор устойчивого развития экономики // Вестник АГТУ. 2006. № 4. URL: http://cyberlenika/ru (дата обращения 26.07.2013).
10. Дуброва Т.А. Статистические методы прогнозирования. М.: Юнити, 2003. 206 с.
11. Кожевникова С. Ю., Ермоленко О. М. Перспективы регионального социально-экономического развития Российской Федерации на основе формирования кластерных моделей предпринимательства // Глобальный экономический кризис: реалии и пути преодоления: сб. науч. статей. Вып. 7. СПб.: Институт бизнеса и права, 2009. С. 417–424.
12. Марков Л. С., Ягольницер М. А. Развитие кластерной экономики в Сибирском федеральном округе. Новосибирск: Изд-во ИЗОПП, 2008. 156 с.
13. Миролюбова Т. В. Государственное управление развитием экономики региона: кластерный подход: автореф. дис. … д-ра экон. наук. Пермь: Пермский государственный университет, 2008. 42 с.
14. Батейкин Д. В. Формирование процесса планирования социально-экономического развития региона. URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=25577317.
15. Социально-экономическое прогнозирование как функция регионального управления. URL: https://apni.ru/article/733-sotsialno-ekonomicheskoe-prognozirovanie-kak.
16. Александров А.М. Прогнозирование социально-экономического развития региона // Cyberleninka. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/prognozirovanie-sotsialno-ekonomicheskogo-razvitiya-regiona.
17. Зянгирова А. Р. Сущность понятия социально-экономического развития регионов России. URL: https://kpfu.ru/portal/docs/F_1941656820/Zyangirova.pdf.
18. Проблемы прогнозирования социально-экономического развития в региональной политике Российской Федерации // Cyberleninka. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/problemy-prognozirovaniya-sotsialno-ekonomicheskogo-razvitiya-v-regionalnoy-politike-rossiyskoy-federatsii.
19. Методы прогнозирования развития территорий в региональных социально-экономических системах // Cyberleninka. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/metody-prognozirovaniya-razvitiya-territoriy-v-regionalnyh-sotsialno-ekonomicheskih-sistemah.
20. Прогнозирование социального-экономического развития региона: проблемы и перспективы. URL: https://apni.ru/article/1987-prognozirovanie-sotsialnogo-ekonomicheskogo.
21. Гаврилов А.И. Глава 7. Региональное развитие: цели, критерии и методы управления // Studfile.net. URL: https://studfile.net/preview/2610191/page:46/.
22. Перекрест Н.В. Основные вызовы социально-экономического развития регионов // Экономика, предпринимательство и право. 2013. № 8. URL: https://eee-region.ru/article/8213/.
23. Кундакчян Р.М. Проблемы прогнозирования социально-экономического развития регионов // Cyberleninka. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/problemy-prognozirovaniya-sotsialno-ekonomicheskogo-razvitiya-regionov.
24. Особенности прогнозирования социально-экономического развития региона. URL: https://nauchny-lider.ru/wp-content/uploads/2025/02/NL_02_2025_024.pdf.
25. Седаков И.А. Общие методологические подходы к моделированию и прогнозированию социально-экономического развития региона // Ideas.repec.org. URL: https://ideas.repec.org/a/scn/009162/14912764.html.
26. Перевозчикова Н. А., Половян О. В. Социально-экономическое развитие региона: подходы к определению // Elibrary.ru. URL: https://elibrary.ru/download/elibrary_54695505_23912061.pdf.
27. Кузнецова Н. В. Региональное прогнозирование и планирование // Elibrary.ru. URL: https://elibrary.ru/download/elibrary_20412852_94436814.pdf.
28. Медведев А.В. 4.2. Концепции и прогнозы территориального развития // Учебник.онлайн. URL: https://uchebnik.online/ekonomicheskaya-geografiya/kontseptsii-prognozy-territorialnogo-razvitiya-38290.html.
29. Основы социального и экономического прогнозирования. Казанский федеральный университет. URL: https://kpfu.ru/docs/F1481137000/Soc_ekonom_prognozirovanie.pdf.
30. Об утверждении Методики прогнозирования основных показателей социально-экономического развития страны и регионов на пятилетний период. URL: https://adilet.zan.kz/rus/docs/V1500010991.
31. Вечкинзова Е. А. К вопросу об определении понятия «Региональное развитие» // Cyberleninka. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/k-voprosu-ob-opredelenii-ponyatiya-regionalnoe-razvitie.
32. Теория, методология и практика регионального прогнозирования и планирования // Studfile.net. URL: https://studfile.net/preview/1621287/page:14/.
33. Прогнозирование регионального развития — Экономическая теория // Studwood.net. URL: https://studwood.net/1460980/ekonomika/prognozirovanie_regionalnogo_razvitiya.
34. Шевелева P.H. Нормативно-правовое регулирование стратегического планирования в Российской Федерации // Elibrary.ru. URL: https://elibrary.ru/download/elibrary_21124239_12048598.pdf.
35. Краснов Г. И. Методология прогнозирования социально-экономического развития // Science-education.ru. URL: https://science-education.ru/ru/article/view?id=14167.
36. Твердохлебова Е. А. Социально-экономическое прогнозирование как основа управления развитием территории // Moluch.ru. URL: https://moluch.ru/archive/54/7399/.
37. Социально-экономическое прогнозирование // Elibrary.ru. URL: https://www.elibrary.ru/download/elibrary_26153066_18175510.pdf.
38. Теоретические основы социально-экономического развития региона // Cyberleninka. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/teoreticheskie-osnovy-sotsialno-ekonomicheskogo-razvitiya-regiona.
39. Абдуллаев И. С. Концептуальные аспекты регионального экономического прогнозирования // Cyberleninka. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/kontseptualnye-aspekty-regionalnogo-ekonomicheskogo-prognozirovaniya.
40. Александров А.М. Проблемы прогнозирования социально-экономического развития региона // Elibrary.ru. URL: https://www.elibrary.ru/download/elibrary_38210410_51343716.pdf.
41. Статья 24. Прогноз социально-экономического развития Российской Федерации на долгосрочный период // КонсультантПлюс. URL: https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_164846/79e782e3792019484b3952a1d0f5898d5c411802/.
42. Статья 33. Прогноз социально-экономического развития субъекта Российской Федерации на долгосрочный период // КонсультантПлюс. URL: https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_164846/7ff62657d4a413d750c184081c7ff37cf462c161/.
43. Статья 26. Прогноз социально-экономического развития Российской Федерации на среднесрочный период // КонсультантПлюс. URL: https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_164846/15e76313a0762957f8974a958b9f71c4826b64d1/.
44. АКРА подтвердило кредитный рейтинг Москвы на уровне AAА(RU), прогноз «Стабильный», и ее облигаций // Acra-ratings.ru. URL: https://www.acra-ratings.ru/press-releases/3688/.
45. Выступление директора Департамента экономического сотрудничества МИД России Д.А.Биричевского на совещании ОБСЕ по обзору обязательств в экономико-экологическом измерении, Вена, 28 октября 2025 года // Mid.ru. URL: https://www.mid.ru/ru/foreign_policy/news/1715494/.
46. Белоусов Д.Б. Как развивать регионы России: новые подходы и вызовы // Ecfor.ru. URL: https://ecfor.ru/publication/faktory-regionalnogo-razvitiya/.
47. XXVI Апрельская международная научная конференция имени Е.Г. Ясина // Conf.hse.ru. URL: https://conf.hse.ru/2025/.