gosuprГосударственное управление. Электронный вестникPublic Administration. E-journal (Russia)2070-1381Факультет государственного управления МГУ имени М.В. Ломоносова10.55959/MSU2070-1381-110-2025-73-86gosupr-225Research ArticleЭКОНОМИЧЕСКИЕ ВОПРОСЫ УПРАВЛЕНИЯECONOMIC ISSUES IN ADMINISTRATIONТеория и методология социально-экономического прогнозирования: этапы развития в РоссииSocio-Economic Forecasting Theory and Methodology: The Stages of Development in RussiaГохштандЕ. В.GokhshtandEkaterina V.

Гохштанд Екатерина Витальевна, аспирант,

Москва.

Ekaterina V. Gokhshtand, Postgraduate student,

Moscow.

gokhshtande@gmail.comФакультет государственного управления, МГУ имени М.В. ЛомоносоваSchool of Public Administration, Lomonosov Moscow State University20252605202601107386Copyright © Гохштанд Е.В., 20262026Гохштанд Е.В.Gokhshtand E.V.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://www.spajournal.ru/jour/article/view/225

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.

The article reviews the development of the theory and methodology for forecasting socio-economic development in Russia, with the aim of identifying the main stages in the formation and transformation of regional forecasting methodologies. The analysis of theoretical propositions and methodological approaches is used to describe the current place of forecasting within the system of strategic planning for socio-economic development at the regional level in the Russian Federation. Through historical analysis and a comparative analysis of scientific research and regulatory documents, four key stages in the evolution of the theory and practice of socio-economic forecasting are identified. The criteria for determining the time limits of the stages have been chosen: the focus on scientific research on socio-economic forecasting and the development of new forecasting methods. The article also briefly describes the current three-level system of socio-economic forecasting, which is based on normative documents at the federal and regional levels. It also defines the key functions and characteristics of long-term and medium-term regional forecasting in the Russian Federation at the current stage.

Прогнозирование социально-экономического развитиястратегическое прогнозированиестратегическое планированиерегиональное прогнозированиеметодология прогнозированияметоды прогнозированияSocio-economic development forecastingstrategic forecastingstrategic planningregional forecastingforecasting methodologyforecasting methodsReferencesАганбегян А.Г. Анализ и прогнозирование социально-экономического развития регионов: методические заметки // Среднерусский вестник общественных наук. 2019. Т. 14. № 4. С. 15–28. DOI: 10.22394/2071-2367-2019-14-4-15-28Agafonkin G.A., Beliaeva A.A., Kazimirov D.D., Lebed I.C. (2024) Neural network methodology for forecasting the dynamics of socio-economic indicators under sanctions pressure. Novyye vyzovy i formaty ustoychivogo ekonomicheskogo razvitiya v period neopredelennosti: rossiyskiy i zarubezhnyy opyt: II Sbornik nauchnykh statey po rezul’tatam IV mezhdunarodnoy nauchno-prakticheskoy konferentsii «Postroyeniye sistem upravleniya ustoychivym razvitiyem territorii» (April 25–27, 2024) i X yubileynoy nauchno-prakticheskoy konferentsii «Vladimirskiy trakt — doroga k novym tekhnologiyam v turizme» (June 21–24, 2024). Moscow: Ekonomicheskiy fakul’tet MGU imeni M.V. Lomonosova. P. 7-20.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.Aganbegyan A.G. (2019) Analysis and Forecasting of Socio-Economic Development of Regions (Methodical Notes). Srednerusskiy vestnik obshchestvennykh nauk. Vol. 14. No. 4. P. 15–28. DOI: 10.22394/2071-2367-2019-14-4-15-28Аузан А.А. Стратегия долгосрочного развития России: новизна подхода // Научные труды Вольного экономического общества России. 2015. Т. 196. № 7. С. 229–241.Albegov M.M. (ed.) (2001) Kratkosrochnoye prognozirovaniye regional’nogo razvitiya v usloviyakh nepolnoy informatsii [Short-term forecasting of regional development in conditions of incomplete information]. Moscow: Editorial USS.Базаров В.А. Принципы построения перспективного плана // Плановое хозяйство. 1928. № 2. С. 38–63.Armstrong J., Green K.C. (2018) Forecasting Methods and Principles: Evidence-Based Checklists. Journal of Global Scholars of Marketing Science. Vol. 28. Is. 2. P. 103–159. DOI: 10.1080/21639159.2018.1441735Бианкина А.О., Лясников Н.В. Научное наследие Н. Кондратьева как основа прогнозирования постиндустриальной экономической динамики // Государственное управление. Электронный вестник. 2018. № 67. С. 170–180.Auzan A.A. (2015) Strategy for Long-Term Development of Russia: Novelty of Approach. Nauchnyye trudy Vol’nogo ekonomicheskogo obshchestva Rossii. Vol. 196. No. 7. P. 229–241.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.Bazarov V.A. (1928) Printsipy postroyeniya perspektivnogo plana [Principles of constructing a long-term plan]. Planovoye khozyaystvo. No. 2. P. 38–63.Ванчикова Е.Н., Архипова М.Ю. Социально-экономическое прогнозирование как функция регионального управления // Вестник Бурятского государственного университета. 2015. № 3. С. 42–48.Biankina A.O., Lyasnikov N.V. (2018) N. Kondratiev’s Scientific Heritage as a Basis for Forecasting the Global Economic Trends of the 21st Century. Gosudarstvennoye upravleniye. Elektronnyy vestnik. No. 67. P. 170–180.Гвоздецкий В. План ГОЭЛРО. Мифы и реальность // Наука и жизнь. 2001. № 5. С. 102–109.Bozhenova S.I. (2016) V. A. Bazarov and His View of the Perspective Plan Construction. Izvestiya Sankt-Peterburgskogo gosudarstvennogo ekonomicheskogo universiteta. No. 3(99). P. 110–114Земцов С.П., Бабурин В.Л. Коронавирус в регионах России: особенности и последствия распространения // Государственная служба. 2020. Т. 22. № 2(124). С. 48–55. DOI: 10.22394/2070-8378-2020-22-2-48-55Denton F.T., Spencer B.G. (2003) Population Change and Economic Growth: The Long Term Outlook. Quantitative Studies in Economics and Population Research Reports. No. 383.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.Elliott R.J.R., Schumacher I., Withagen C. (2020) Suggestions for a Covid-19 Post-Pandemic Research Agenda in Environmental Economics. Environmental and Resource Economics. Vol. 76. P. 1187–1213l. DOI: 10.1007/s10640-020-00478-1Кондратьев 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.Gvozdetskiy V. (2001) Plan GOELRO. Mify i real’nost’ [The GOELRO plan. Myths and reality]. Nauka i zhizn’. No. 5. P. 102–109.Краткосрочное прогнозирование регионального развития в условиях неполной информации / под ред. М.М. Албегова. М.: Эдиториал УСС, 2001.Izmalkova S.A., Golovina T.A. (2015) Use of the Global Technologies «Big Data» in Management of Economic Systems. Izvestiya Tul’skogo gosudarstvennogo universiteta. Ekonomicheskiye i yuridicheskiye nauki. No. 4–1. P. 151–157.Кузнецова В.Г. В.Г. Громан и переход к плановой экономике СССР в 1917–1930 гг. // Научный диалог. 2019. № 11. С. 354–365. DOI: 10.24224/2227-1295-2019-11-354-365Jantsch E. (1969) New Organizational Forms for Forecasting. Technological Forecasting. Vol. 1. Is. 2. P. 151–161.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.Jantsch E. (1970) From Forecasting and Planning to Policy Sciences. Policy Sciences. Vol. 1. Is. 1. P. 31–47.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.13.11.119873Khurshid A., Khan Kh. (2021) How COVID-19 Shock Will Drive the Economy and Climate? A Data-Driven Approach to Model and Forecast. Environmental Science and Pollution Research. Vol. 28. Is. 3. P. 2948–2958. DOI: 10.1007/s11356-020-09734-9Макаров С.А. Форсайт и долгосрочная стратегия как инструменты развития региона: опыт Республики Татарстан // ЭКО. 2020. № 5(551). С. 175–191. DOI: 10.30680/ECO0131-7652-2020-5-175-192Kondrat’yev N.D. (1927) Plan i predvideniye: K voprosu o metodakh sostavleniya perspektivnykh planov razvtiya narodnogo khozyaystva i sel’skogo khozyaystva v chastnosti [Plan and forecasting: On the question of methods of drawing up long-term plans for the development of the national economy and agriculture in particular]. Puti sel’skogo khozyaystva. No. 2. P. 3–36.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.Kuznetsova V.G. (2019) V.G. Groman and the Transition to a Planned Economy in the USSR in the 1917–1930. Nauchnyy dialog. No. 11. P. 354–365. DOI: 10.24224/2227-1295-2019-11-354-365Титова 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.2020.1.4Len’kov R.V (2000) Model’ otsenki rezul’tatov sotsial’nogo monitoringa dlya protsessa prinyatiya resheniy [A model for evaluating the results of social monitoring for the decision-making process]. Sbornik “Aktual’nyye problemy upravleniya — 2000”. Moscow: Gosudarstvennyy universitet upravleniya. P. 173–176.Цыдыпова Т.Б. Научно-методические подходы к определению сущности социально-экономического прогнозирования // Статистика и математические методы в экономике. 2013. № 1. С. 172–176.Leonova N.G. (2023) Analysis of Scientific Approaches to the Study of Interregional Socio-Economic Differentiation: Historical, Socio-Cultural, and Systemic Approaches. Ekonomika, predprinimatel’stvo i pravo. Vol. 13. No. 11. P. 4701–4718. DOI: 10.18334/epp.13.11.119873Armstrong 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: 10.1080/21639159.2018.1441735Makarov S.A. (2020) Foresight and Long-Term Strategy of Regional Development: The Republic of Tatarstan Case. EKO. No. 5(551). P. 175-191. DOI: 10.30680/ECO0131-7652-2020-5-175-192Denton 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.Makasheva N., Samuels W.J., Barnett V. (eds.) (1998) The Works of Nikolai D. Kondratiev. London: Pickering &Chatto.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/s10640-020-00478-1Maklakova E.A. (2015) Historical Background of Developing the Russian Modern System of Strategic Planning. Vestnik Leningradskogo gosudarstvennogo universiteta im. A.S. Pushkina. Vol. 6. No. 4. P. 132–138.Jantsch E. From Forecasting and Planning to Policy Sciences // Policy Sciences. 1970. Vol. 1. Is. 1. P. 31–47.Rapach D.E., Strauss J.K., Zhou G. (2010). Out-Of-Sample Equity Premium Prediction: Combination Forecasts and Links to the Real Economy. Review of Financial Studies. Vol. 23. Is. 2. P. 821–862. DOI: 10.1093/rfs/hhp063Jantsch E. New Organizational Forms for Forecasting // Technological Forecasting. 1969. Vol. 1. Is. 2. P. 151–161.Titova I.N., Glotova A.S. (2020) Variable Forecasting of the Socio-Economic Development of the Region. Vestnik Volgogradskogo gosudarstvennogo universiteta. Ekonomika. Vol. 22. No. 1. P. 35–43. DOI: 10.15688/ek.jvolsu.2020.1.4Khurshid 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/s11356-020-09734-9Tsydypova T.B. (2013) Scientific-Methodological Approaches to Detection of a Social and Economic Forecasting. Statistika i matematicheskiye metody v ekonomike. No. 1. P. 172–176.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/hhp063Vanchikova E.N., Arkhipova M.Yu. (2015) Socio-Economic Forecasting Function as a Regional Management. Vestnik Buryatskogo gosudarstvennogo universiteta. No. 3. P. 42–48.The Works of Nikolai D. Kondratiev / ed. by N. Makasheva, W.J. Samuels, V. Barnett. London: Pickering &Chatto, 1998.Yoon J. (2021) Forecasting of Real GDP Growth Using Machine Learning Models: Gradient Boosting and Random Forest Approach. Computational Economics. Vol. 57. P. 247–265. DOI: 10.1007/s10614-020-10054-wYoon 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-wZemtsov S.P., Baburin V.L. (2020) Coronavirus in the Regions of Russia: Features and Consequences of the Spread. Gosudarstvennaya sluzhba. Vol. 22. No. 2 (124). P. 48–55. DOI: 10.22394/2070-8378-2020-22-2-48-55

The authors declare that there are no conflicts of interest present.