Государственное управление. Электронный вестник

Теория и методология социально-экономического прогнозирования: этапы развития в России

Авторы

  • Гохштанд Екатерина Витальевна

    Автор

DOI:

https://doi.org/10.55959/MSU2070-1381-110-2025-73-86

Ключевые слова:

Прогнозирование социально-экономического развития, стратегическое прогнозирование, стратегическое планирование, региональное прогнозирование, методология прогнозирования, методы прогнозирования.

Аннотация

Статья посвящена обзору развития теории и методологии прогнозирования социально-экономического развития в России. Цель исследования — на основании анализа теоретических положений и методологических подходов выделить основные этапы формирования и последующей трансформации методологии региональных прогнозных исследований и кратко охарактеризовать текущее место прогнозирования в системе стратегического планирования социально-экономического развития регионов Российской Федерации. В результате исследования, проведенного методами исторического и сравнительного анализа научно-исследовательских и нормативно-правовых источников, выделено четыре основных этапа развития теории и методологии социально-экономического прогнозирования в России. Критериями определения временных границ этапов выбраны: фокус научных исследований по тематике социально-экономического прогнозирования и разработка качественно новых прогнозных методов. В статье также кратко охарактеризована современная трехуровневая система социально-экономического прогнозирования, основы которой нормативно закреплены на федеральном и региональном уровнях, а также определены ключевые функции и специфические черты регионального долгосрочного и среднесрочного прогнозирования в Российской Федерации на современном этапе.

Информация об авторе

  • Гохштанд Екатерина Витальевна

    Аспирант
    SPIN-код РИНЦ: 7575-7992
    gokhshtande@gmail.com

    Факультет государственного управления, МГУ имени М.В. Ломоносова, Москва, РФ

Библиографические ссылки

Аганбегян А.Г. Анализ и прогнозирование социально-экономического развития регионов: методические заметки // Среднерусский вестник общественных наук. 2019. Т. 14. № 4. С. 15–28. DOI: 10.22394/2071-2367-2019-14-4-15-28

Агафонкин Г.А., Беляева А.А., Казимиров Д.Д., Лебедь И.С., Савельев И.И. Нейросетевая методология прогнозирования динамики социально-экономических показателей в условиях санкционного давления // Новые вызовы и форматы устойчивого экономического развития в период неопределенности: российский и зарубежный опыт: II Сборник научных статей по результатам IV международной научно-практической конференции «Построение систем управления устойчивым развитием территории» (25–27 апреля 2024 г.) и X юбилейной научно-практической конференции «Владимирский тракт — дорога к новым технологиям в туризме» (21–24 июня 2024 г.). М.: Экономический факультет МГУ имени М.В. Ломоносова, 2024. С. 7–20.

Аузан А.А. Стратегия долгосрочного развития России: новизна подхода // Научные труды Вольного экономического общества России. 2015. Т. 196. № 7. С. 229–241.

Базаров В.А. Принципы построения перспективного плана // Плановое хозяйство. 1928. № 2. С. 38–63.

Бианкина А.О., Лясников Н.В. Научное наследие Н. Кондратьева как основа прогнозирования постиндустриальной экономической динамики // Государственное управление. Электронный вестник. 2018. № 67. С. 170–180.

Боженова С.И. В.А. Базаров и его взгляд на построение перспективного плана // Известия Санкт-Петербургского государственного экономического университета. 2016. № 3(99). С. 110–114.

Ванчикова Е.Н., Архипова М.Ю. Социально-экономическое прогнозирование как функция регионального управления // Вестник Бурятского государственного университета. 2015. № 3. С. 42–48.

Гвоздецкий В. План ГОЭЛРО. Мифы и реальность // Наука и жизнь. 2001. № 5. С. 102–109.

Земцов С.П., Бабурин В.Л. Коронавирус в регионах России: особенности и последствия распространения // Государственная служба. 2020. Т. 22. № 2(124). С. 48–55. DOI: 10.22394/2070-8378-2020-22-2-48-55

Измалкова С.А., Головина Т.А. Использование глобальных технологий «BigData» в управлении экономическими системами // Известия Тульского государственного университета. Экономические и юридические науки. 2015. № 4–1. С. 151–157.

Кондратьев Н.Д. План и предвидение: К вопросу о методах составления перспективных планов развития народного хозяйства и сельского хозяйства в частности // Пути сельского хозяйства. 1927. № 2. С. 3–36.

Краткосрочное прогнозирование регионального развития в условиях неполной информации / под ред. М.М. Албегова. М.: Эдиториал УСС, 2001.

Кузнецова В.Г. В.Г. Громан и переход к плановой экономике СССР в 1917–1930 гг. // Научный диалог. 2019. № 11. С. 354–365. DOI: 10.24224/2227-1295-2019-11-354-365

Леньков Р.В Модель оценки результатов социального мониторинга для процесса принятия решений // Сборник «Актуальные проблемы управления — 2000». М.: Государственный университет управления, 2000. С. 173–176.

Леонова Н.Г. Анализ научных подходов к исследованию межрегиональной социально-экономической дифференциации: исторический, социокультурный и системный подходы // Экономика, предпринимательство и право. 2023. Т. 13. № 11. С.4701–4718. DOI: 10.18334/epp.13.11.119873

Макаров С.А. Форсайт и долгосрочная стратегия как инструменты развития региона: опыт Республики Татарстан // ЭКО. 2020. № 5(551). С. 175–191. DOI: 10.30680/ECO0131-7652-2020-5-175-192

Маклакова Е.А. Исторические предпосылки создания современной системы стратегического планирования в России // Вестник Ленинградского государственного университета им. А. С. Пушкина. 2015. Т. 6. № 4. С. 132–138.

Титова И.Н., Глотова А.С. Вариативное прогнозирование социально-экономического развития региона // Вестник Волгоградского государственного университета. Экономика. 2020. Т. 22. № 1. С. 35–43. DOI: 10.15688/ek.jvolsu.2020.1.4

Цыдыпова Т.Б. Научно-методические подходы к определению сущности социально-экономического прогнозирования // Статистика и математические методы в экономике. 2013. № 1. С. 172–176.

Armstrong J., Green K.C. Forecasting Methods and Principles: Evidence-Based Checklists // Journal of Global Scholars of Marketing Science. 2018. Vol. 28. Is. 2. P. 103–159. DOI: 10.1080/21639159.2018.1441735

Denton F.T., Spencer B.G. Population Change and Economic Growth: The Long Term Outlook // Quantitative Studies in Economics and Population Research Reports. 2003. No. 383.

Elliott R.J.R., Schumacher I., Withagen C. Suggestions for a Covid-19 Post-Pandemic Research Agenda in Environmental Economics // Environmental and Resource Economics. 2020. Vol. 76. P. 1187–1213. DOI: 10.1007/s10640-020-00478-1

Jantsch E. From Forecasting and Planning to Policy Sciences // Policy Sciences. 1970. Vol. 1. Is. 1. P. 31–47.

Jantsch E. New Organizational Forms for Forecasting // Technological Forecasting. 1969. Vol. 1. Is. 2. P. 151–161.

Khurshid A., Khan Kh. How COVID-19 Shock Will Drive the Economy and Climate? A Data-Driven Approach to Model and Forecast // Environmental Science and Pollution Research. 2021. Vol. 28. Is. 3. P. 2948–2958. DOI: 10.1007/s11356-020-09734-9

Rapach D.E., Strauss J.K., Zhou G. Out-Of-Sample Equity Premium Prediction: Combination Forecasts and Links to the Real Economy // Review of Financial Studies. 2010. Vol. 23. Is. 2. P. 821–862. DOI: 10.1093/rfs/hhp063

The Works of Nikolai D. Kondratiev / ed. by N. Makasheva, W.J. Samuels, V. Barnett. London: Pickering &Chatto, 1998.

Yoon J. Forecasting of Real GDP Growth Using Machine Learning Models: Gradient Boosting and Random Forest Approach // Computational Economics. 2001. Vol. 57. P. 247–265. DOI: 10.1007/s10614-020-10054-w

Загрузки

Опубликован

27.06.2025

Выпуск

Раздел

Научные статьи

Категории

Похожие статьи

1-10 из 298

Вы также можете начать расширеннвй поиск похожих статей для этой статьи.