CC BY
59
Вестник Челябинского государственного университета. 2011. № 31(246).
Экономика. Вып. 33. С. 56-61.
С. В. Мукин, В. Е. Лихтенштейн
ЭВОЛЮЦИОННО-СИМУЛЯТИВНАЯ МЕТОДОЛОГИЯ ПЛАНИРОВАНИЯ РЕГИОНАЛЬНОГО РАЗВИТИЯ
Рассматривается одна из разновидностей эволюционно-симулятивной методологии применительно к ее использованию при разработке моделей принятия решений в региональном управлении. Предложены механизмы моделирования и анализа количественных взаимосвязей между хозяйствующими субъектами и органами управления региона.
Ключевые слова: эволюционно-симулятивная методология, механизмы моделирования, анализ количественных взаимосвязей, хозяйствующие субъекты, органы управления регионом.
Открытость экономики и глобальная конкуренция определяют необходимость создания в регионе условий для обеспечения конкурентоспособности региональных производителей путем инновационного развития. Для успешной деятельности в сфере стратегического управления регионального или государственного уровня необходимо осознать, что конкуренция между странами и регионами происходит в основном не в материальной сфере, а в области идей, стратегий, проектов, внедрения собственных стандартов и т. д. Таким образом, грамотная разработка и эффективная реализация стратегии развития становятся главными механизмами обеспечения конкурентоспособности. Только завоевание лидерства в этой сфере способно обеспечить прорыв в области хозяйства и социальной сферы регионов и страны в целом.
Стратегическое управление региональным развитием на современном этапе становится ключевым методом обеспечения устойчивого социально-экономического развития. Сущность регионального стратегического управления заключается в разработке и реализации стратегии развития, определении стратегических целей региональной экономической системы. Эффективность реализации выбранных стратегических направлений развития региональных экономических систем зависит от методики организации процесса выработки стратегии [1].
Организация стратегического планирования (ОСП) регионального развития подразумевает проектирование организационной структуры системы стратегического планирования и механизмов взаимодействия общества, бизнеса и власти. В связи с этим неотъемлемым критерием результативности стратегического планирования регионального развития является включение в методический аппарат ОСП механизмов выявления,
учета и согласования экономических интересов участников экономической деятельности.
Несмотря на большое разнообразие и разнокачественный характер стратегических задач по управлению регионом, можно выделить всего три основные научно-методические проблемы, преодоление которых делает возможным создание современных эффективных информационных технологий решения этих задач.
В частности, это проблемы:
- системного моделирования равновесных случайных процессов в региональной экономике (к числу которых относятся процессы саморегуляции региональных рынков, реального и финансового секторов экономики);
- моделирования процессов управления на основе региональных социально-экономических планов, выражающихся в конкретных числах;
- моделирования процессов управления на основе региональных социально-экономических нормативов, выражающихся в конкретных числах.
Научно-методологической основой решения этих проблем является эволюционно-симулятивная методология (ЭСМ).
Классическая экономическая наука, или, как ее иногда называют, равновесная экономика, переживает определенный кризис. Приводятся многочисленные примеры, когда оказывается, что не равновесие, а совершенно иные механизмы имеют главенствующее значение. Особая роль при этом уделяется психологическим механизмам поведения хозяйствующих субъектов.
Экономико-математическим методом, который позволяет органично совместить равновесные и психологические подходы, является ЭСМ. Этот метод предоставляет средства для решения задач стратегического управления регионом в условиях неопределенности или риска.
Задачи стратегического управления регионом, при всем их разнообразии, обладают неко-
торыми характерными компонентами, которые определяют высокую эффективность ЭСМ при их решении. В частности, в процессе стратегического управления приходится разрабатывать планы, количественно характеризуемые определенными показателями, или устанавливать нормы, или заключать договора с определенными количественно выразимыми договорными позициями. Во всех этих случаях присутствуют некоторые контрольные цифры, а также, и это следует подчеркнуть, неопределенность или риск. Кроме того, при установлении значений контрольных цифр необходимо учитывать субъективные оценки ожидаемых последствий решений лицами, принимающими решения (ЛПР).
Контрольная цифра, устанавливаемая ЛПР (будь то физическое или юридическое лицо) по независящим от ЛПР причинам может оказаться либо невыполненной (при неудачном стечении обстоятельств), либо, наоборот, перевыполненной (при особенно удачном стечении обстоятельств).
Невыполнение, как и перевыполнение, имеет негативные последствия. Так, например, если не выполнен план реализации каких-либо товаров или услуг (в том числе товаров и услуг социального значения, ответственность за производство которых лежит на администрации региона), то затраты на непроданный товар (или нереализованную услугу) будут заморожены. Кроме того, в случае, если речь идет о товаре, то нереализованный вовремя товар будет пролеживать и портиться. Это означает, что контрольная цифра была завышена.
Если же контрольная цифра занижена, например, не было заготовлено такого количества товара (или не выполнено установленное количество услуг), то возникают негативные экономические и социальные последствия иного рода. В частности, могут возникнуть невыполненные обязательства, упущена прибыль или потеряна доля на рынке.
Последствия завышения или занижения контрольных цифр объективно существуют вне зависимости от того, насколько хорошо организована работа в органах регионального управления. Выполнение контрольных цифр зависит не только от способности государственных органов организовать деятельность тех или иных исполнителей, но также от контрагентов, от влияющих на контрагентов факторов, таких как предпочтения и привычки, доходы, миграция и др. Информация о названных и подобных им факто-
рах по объективным причинам всегда не полна, не точна или даже ошибочна. Таким образом, мы рассматриваем класс задач, для которых характерны следующие основные признаки:
- результат выполнения принимаемого решения зависит от внешних случайных факторов, которые делают ситуацию не вполне определенной;
- последствия возможного несовпадения принимаемого решения (устанавливаемых контрольных цифр) и результата его выполнения двояки: с одной стороны, решение может оказаться излишне оптимистическим и быть не полностью выполненным и тогда возникнут потери от не эффективного использования средств; с другой стороны, решение может оказаться излишне пессимистическим и тогда возникнут потери в виде упущенных возможностей;
- необходимость на стадии принятия решения (до начала планового периода, или договорного периода) комплексно учесть ожидаемые, причем противоречивые последствия.
Важно подчеркнуть глубокую методологическую связь между неопределенностью, случайностью и психологическими мотивами, определяющими поведение ЛПР. ЭСМ системно учитывает эту связь.
Случайность и неопределенность являются разными и дополняющими друг друга понятиями. Случайность предполагает наличие некоторой генеральной совокупности и возможность приблизительного ее описания статистическими методами. Неопределенность не связана с этим предположением и означает наличие неполноты имеющейся информации. Для снижения уровня неопределенности приходится прибегать к экспертным оценкам. Несмотря на указанное принципиальное отличие неопределенности от случайности по форме неопределенность представляется как случайность с помощью понятия субъективной вероятности.
Классическое исчисление вероятностей опирается на схему статистических испытаний, разработанную Яковом Бернулли в XVIII в. При этом важное значение имеет «закон больших чисел», смысл которого в том, что число статистических испытаний в принципе может быть увеличено до любой величины и при этом средние оценки сходятся к вероятностным.
Исследование неопределенности берет свое начало с работ брата Якова Бернулли — Даниила Бернулли, который изложил свои идеи в докладе, представленном в 1730 г. в Петербургскую
академию наук. Его идеи впоследствии были развиты П. Лапласом, Э. Борелем и другими видными учеными. Эти исследования и привели в конечном итоге к понятию «субъективной вероятности». Одна из распространенных интерпретаций субъективной вероятности состоит в ее истолковании с помощью пари. Предположим, что некоторый эксперимент может иметь несколько исходов, в простейшем случае два: А или В. Экспертам предлагается предсказать исход. Для этого заключается пари, выигрыш в котором составит сумму V, если свершится А и V1 Ф V, если свершится В. Смысл пари и правил его проведения состоит в том, чтобы награда стимулировала экспертов пытаться правильно предсказать результат эксперимента. При этом отношение ставок пари становится количественным выражением субъективных вероятностей событий. В частности, биржевые ставки по ценным бумагам являются выражением субъективной вероятности ожидаемых изменений ставок. Одной из центральных задач при проведении экспертиз является определение пространства выборок.
Более кратко рассматриваемую нами проблему принятия решений можно сформулировать так: необходимо принять решение в виде набора контрольных цифр, которое минимизирует риски, связанные с вероятным завышением либо занижением этого решения.
Приведенное описание проблемы принятия решений в условиях неопределенности или риска дает, по-видимому, достаточное интуитивное понимание той общности, которая присуща большинству конкретных управленческих задач, в частности задач из области стратегического управления регионом. Прежде чем обратиться к строгой математической формулировке проблемы, назовем еще три (кроме планирования, нормирования и заключения договоров) наиболее важные области, в которых эта проблема возникает, а именно: микро- и макроэкономика региона.
Большинство закономерностей, которые описывают классическая микроэкономика или макроэкономика, прямо либо опосредованно относятся к механизму формирования равновесия на том или ином секторе глобального рынка. Причем это равновесие формируется под воздействием случайных факторов. Многие процессы и модели микро- и макроэкономики реализуются также и на уровне региона. В частности, реальный сектор региона по своим экономическим механизмам подобен реальному сектору страны
в целом. В частности, на региональном рынке или в реальном секторе региона, как и на глобальном рынке, действуют совместно и взаимозависимо механизмы формирования равновесия и поведенческие механизмы в условиях неопределенности или риска.
Математическая формулировка рассматриваемой нами проблемы или, что то же самое, рассматриваемого класса задач, предстает в виде эволюционно-симулятивной модели [2; 3]. Эта модель имеет несколько модификаций, в частности, она может быть представлена в виде математической модели:
- поведения фирмы на рынке;
- механизма формирования рыночного равновесия;
- нормирования;
- равновесного случайного процесса;
- надежности решений.
Все названные формулировки могут эквивалентным образом преобразовываться одна в другую. Это позволяет всесторонне исследовать проблему. Рассмотрим экономическое содержание каждой из этих формулировок эволюционно-симулятивной модели.
Поведение фирмы на рынке складывается из принятия решений и их последующего исполнения. Далее полученные результаты анализируются и учитываются при принятии новых решений. Как мы уже отмечали, в условиях неопределенности принятие решений сопряжено с рисками, которые носят двоякий характер: с одной стороны, существует риск принять чрезмерно оптимистическое решение (риск завышения), с другой стороны, существует также риск принять чрезмерно пессимистическое решение (риск занижения).
Психологически риск завышения воспринимаются ЛПР как боязнь нерационально израсходовать средства («трусость»), а риск занижения воспринимается им как желание не упустить никаких потенциальных возможностей («жадность»). Умеренное присутствие этих ощущений необходимо для правильной интуитивной ориентации в окружающей обстановке. «Трусость» и «жадность» противоборствуют при принятии правильного экономического решения и, в конечном итоге, определяют поведение ЛПР (будь то физическое или юридическое лицо) и, вместе с тем, поведение фирмы.
Таким образом, риск завышения и риск занижения являются реальными стимулами, опре-
деляющими поведение фирмы. Использование ЭСМ помогает раскрыть экономическое содержание интуиции и поддержать интуицию количественными расчетами.
Укрупненная блок-схема управления фирмой показана на рис. 1. ЛПР (блок I) составляет план продаж (обозначен PL), который, как правило, выражается в натуральных единицах.
Очевидно, что план должен быть принят до момента начала планового периода, в течение которого этот план предполагается осуществить.
Осуществление плана происходит под воздействием внешних случайных факторов f = fi,... fn,таких, как количество потенциальных покупателей, их доходы, их предпочтения, конкуренция и др. (блок III). Поэтому фактический объем продаж, как правило, отличается от составленного плана. При этом существует два фактора. Фактор Fai представляет собой объем всех продаж, включая дополнительные продажи, которые, быть может, удалось сделать вне рассматриваемого сектора рынка. В отличие от этого Fa2 представляет собой совокупный объем продаж только на рассматриваемом секторе рынка. Так что (Fai - Fa2)—это продажи вне рассматриваемого сектора рынка.
Экономические условия (блок II) в которых действует фирма, складываются из налогового законодательства, конъюнктуры рынка, технологии и организации производства, способов хранения и транспортировки и др. Эти условия определяют размер издержек, которые возникают, от несовпадения факта и плана.
В частности, если план оказался невыполненным, т. е. если РЬ > Рар то товар в объеме РЬ - Ра} будет пролеживать или вовсе пропадет, возникнут издержки на хранение, от потери качества во время хранения и от замораживания средств, вложенных в этот товар. Размер этих издержек обозначен на рис. 1 через
Если план продаж оказался меньше платежеспособного спроса, т. е. если РЬ < Ра2, то возникнут упущенные возможности в виде упущенного дохода, упущенной прибыли, упущенной доли на рынке. Все это можно было бы получить, если бы было больше запланировано и, значит, заготовлено. Размер этих упущенных возможностей (издержек занижения) обозначен через ¥
Размер и содержание издержек ЛПР узнает не сразу, не когда принимает решение, а позднее, когда решение не только принято, но также исполнено, т. е. по завершении планового периода. Причем происходит не только задержка во времени, но еще и усреднение издержек завышения и занижения с теми издержками, которые были получены от ранее осуществленных планов (блоки IV и V). Усредненные издержки обозначены через М{¥1] и М{¥2], где М — знак математического ожидания.
Итак, мы имеем блок-схему управления с обратной связью: ЛПР получает результат принятого решения в виде того или иного рода издержек. Какова же в этой ситуации задача ЛПР? Какое решение он должен принять?
В условиях неопределенности возможно несколько стратегий поведения. Особенность
Рис. 1. Блок-схема управления в условиях неопределенности
планового задания состоит в том, что план (в отличие от норматива) применяется однократно. Для нового планового периода, для другого товара или для другого сектора рынка необходимо разрабатывать другой план. Из этого следует, что после того как план принят и исполнен, реализуется только один из рисков: либо риск завышения М^}, либо риск занижения М{Р2}, но не оба вместе. В этих условиях необходимо применять так называемую минимаксную стратегию, иначе говоря, действовать так, чтобы минимизировать больший из рисков.
Чтобы составить модель поведения фирмы на рынке, ко всему сказанному следует еще добавить, что в момент принятия решения ЛПР не может знать факта (Ра1 и ^а2). Эти величины можно прогнозировать с помощью имитационных моделей.
Соотношения (1)-(8) образуют математическую модель поведения фирмы на рынке (модель маркетингового планирования).
/ = /1,... /п. (1)
р = р!,..1рт. (2)
Ра! = г/ р). (3)
Ра 2 = г 2 (/, р). (4)
Р = д!(РЬ, Раь /, р). (5)
Р2 = д 2 (РЬ, Ра 2, /, р). (6)
"Рь РЬ < Ра 1, (7)
Ф(РЬ, Ра 1, Ра 2, Р1, Р2) =
Р2, РЬ < Ра 2.
шт <
РЬ
шах{И{ Ф (РЬ, Ра{, Р)}}
(8)
При этом (1) определяет векторы факторов (случайных величин), а (2) — показатели (условно-постоянные величины). Равенства (3) и (4) показывают, что Ра1 и Ра2 зависят от факторов / и показателей р и что прогнозируемые реализации Ра1 получают с применением имитационной модели г1, а прогнозируемые реализации ¥аг получают с применением имитационной модели г Равенства (5) и (6) показывают, что издержки завышения ¥ и издержки занижения ¥2 зависят от намечаемого плана, от факта, а также от факторов / и показателей р и что прогноз издержек ¥1 и ¥2 производится с применением имитационных моделей ц и д2 соответственно. Условие (7) выражает правило расчета издержек, а (8) представляет собой критерий оптимальности, выражающий минимаксную стратегию поведения фирмы на рынке. Математическая фор-
мулировка (1)-(8) является одной из модификаций эволюционно-симулятивной модели.
Таким образом, представленные выше теоретические положения и методические приемы прямо или косвенно опираются на понятия спроса, предложения и равновесия, которые являются основополагающими в современной теории рынка.
Одна из разновидностей эволюционно-симулятивной методологии —использование ее в региональном планировании. Рассмотрим кратко проблемы моделирования и анализа количественных взаимосвязей между хозяйствующими субъектами и органами управления региона. Статус и устав любого конкретного юридического лица (ЮЛ) определяет элемент структуры хозяйственного организма региона. Потребляемые и производимые ЮЛ материальные, энергетические, информационные и финансовые ресурсы, а также технические, технологические, финансовые и организационные нормы и нормативы составляют входные и выходные параметры ЮЛ. Администрация региона имеет возможность в законодательном порядке или иным путем определять формы взаимодействия различных ЮЛ, т. е. определять соотношение параметров входов и выходов ЮЛ и устанавливать тем самым структуру экономики региона.
Возможны два способа взаимного определения параметров входов и выходов различных ЮЛ, которые назовем а-механизмом и Р-механизмом. Пусть X. — некоторый выходной параметр определенного ЮЛ.. Если некоторый ЮЛ.. утверждает по этому параметру плановое задание, которое обозначим X^, то вместе с этим утверждается (или подразумевается) некоторая система стимулирования выполнения плана. Система стимулирования вырабатывает управляющее воздействие, т. е. определяет выплаты ЮЛ. или, наоборот, вычеты у ЮЛ. в зависимости от того, в какой мере выполнено или не выполнено плановое задание. В таком случае ЮЛ.. и ЮЛ.. находятся на разных уровнях иерархии в системе управления: ЮЛ^ подчинено ЮЛ... Схема их взаимодействия показана на рис. 2, а. Здесь X- — фактическое значение показателя, вырабатываемое ЮЛ; план Xустанавливает-ся ЮЛ..; Р(X-, Х"]) — управляющее воздействие, вырабатываемое системой стимулирования (Ст) и зависящее от соотношения факта и плана.
Показанную на рис. 2, а схему системы управления мы и называем а-механизмом. Одна из особенностей этой схемы состоит в том, что здесь XI,j — функция времени; ведь план всегда связан с теми или иными сроками выполнения. а-механизм является простейшей блок-схемой управления в том смысле, что здесь управление осуществляется по единственному параметру Х . В принципе, разумеется, возможно одновременное управление по многим параметрам.
Связь между ЮЛ. и ЮЛ поскольку они расположены на разных уровнях управления, можно назвать вертикальной. Другой тип связи, когда ЮЛ.. и ЮЛ.. расположены на одном уровне, называется горизонтальной связью и в простейшем случае изображается с помощью структуры, показанной на рис. 2, б. Эту блок-схему управления назовем Р-механизмом. Здесь Xи и X— фактические значения показателей, вырабатываемых ЮЛ.. и ЮЛ.. соответственно; — и —2 — санкции, предусмотренные для ЮЛ.. и ЮЛ.. соответственно в случае несоблюдения тем или иным участником заключаемого между ними хозяйственного договора.
Любую структуру региональной экономики в принципе можно представить с помощью схемы «подключений» а- и Р-механизмов к входным и выходным параметрам различных ЮЛ. Подключение а- либо Р-механизма является юридическим актом, осуществляемым соответствующими полномочными инстанциями региона или самими ЮЛ в пределах предоставленной им юридической и экономической самостоятельности. Разнообразие возможных конкретных форм структуры огромно.
Действительно, по масштабам специализации и поставленным перед ними задачам ЮЛ могут быть различными: это и предприятия, и объединения, и отрасли, это и небольшие производственные артели, и научно-исследовательские организации и ведомства. Входные и выходные параметры каждого ЮЛ весьма многочисленны и разнообразны: это объемы материальных, энергетических, информационных и финансовых ресурсов; это технические, технологические, организационные и финансовые нормы и нормативы. Столь же разнообразны возможные конкретные формы реализации а- и Р-механизмов. В частности, а-механизм может опираться на различные системы стимулирования выполнения плана:
б)
Ж X-, XI)
/2 (X-,, ХП')
1 X.- > 1
ЮЛ. ] Договор ЮЛ 1
Рис. 2. Способы взаимного определения параметров входов и выходов ЮЛ: а-механизм и в-механизм
премиальную, систему надбавок к ценам и тарифам и т. п.
Администрация управляет развитием экономики региона, т. е. оно утверждает статус и устав каждого ЮЛ (иными словами, оно определяет, целесообразно или нецелесообразно существование данного ЮЛ в пределах своей внутренней структуры); оно определяет перечень планируемых показателей (т. е. показателей, к которым в обязательном порядке подключается а-механизм); регламентирует типы хозяйственных договоров, которые могут заключить между собой ЮЛ (т. е. устанавливает допустимые варианты подключения Р-механизмов). Поэтому в целом эффективность экономики региона в большой мере зависит от качества и эффективности планирования и управления развитием.
Список литературы
1. Мукин, С. В. Стратегическое управление социально-экономическим развитием региона / С. В. Мукин // Состояние и пути развития экономики регионов России в XIX столетии : материалы Всерос. науч.-практ. конф. Ч. 1. Тамбов : ТГУ им. Державина, 2003.
2. Лихтенштейн, В. Е. Эволюционно-симулятивные модели планирования / В. Е. Лихтенштейн. М. : Наука, 1979.
3. Мукин, С. В. Математическое моделирование социально-экономического развития Тамбовской области / С. В. Мукин // Сб. науч. тр. каф. мировой и нац. экономики ТГУ им. Державина. Вып. 2. Тамбов : ТГУ им. Державина, 2008.
