CC BY-NC-ND
101
Н.И. Архипова, В.В. Кульба, Д.А. Кононов
СЦЕНАРНОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКИХ СИСТЕМ: СИНТЕЗ ОПТИМАЛЬНЫХ СЦЕНАРИЕВ
Рассмотрены методы сценарного синтеза как составной части формализованной методологии сценарного исследования сложных систем. Предложена стратификация социально-экономической системы в виде типологии прикладных систем. Формализовано понятие сценария и его оптимального синтеза. Представлены результаты расчетов оптимальных сценариев по модели поведения «Знаковые графы» для Амурской области РФ.
Ключевые слова: сценарий, синтез, социально-экономическая система.
Экономические, социальные и политические преобразования, происходящие в Российской Федерации, выдвигают в число важнейших задач государства и общества выработку и реализацию эффективной социально-экономической политики, что, в свою очередь, требует совершенствования системы комплексного управления развитием страны на всех уровнях.
Задачи управления, с необходимостью решения которых приходится иметь дело человеческому обществу, непрерывно усложняются. Возрастающие масштабы общественного производства приводят к обращению в экономической сфере громадных материальных, людских, финансовых, энергетических и других видов ресурсов. В результате в сфере государственного управления по существу приходится решать основной вопрос о том, как лучше организовать деятельность общества в целом по ускорению его экономического и социального развития, наиболее полно и эффективно использовать все имеющиеся возможности и ресурсы для достижения поставленных целей. Таким образом, в настоящее время вопросы управления затрагивают не только достаточно узкий круг
© Архипова Н.И., Кульба В.В., Кононов Д.А., 2011
руководителей и специалистов, но и все субъекты экономики, все коллективы трудящихся.
Обеспечивать согласованность, порядок, взаимосвязь и эффективное взаимодействие между различными частями составного целого - важнейшая функция и основное назначение методов программно-целевого управления. По своей сути и национальный проект, и целевая программа представляют собой увязанный по ресурсам, исполнителям и срокам осуществления комплекс мероприятий, обеспечивающих решение приоритетных социальных, экономических, культурных, экологических, производственных, технологических и других задач социально-экономического развития России, поступательное развитие ведущих отраслей и комплексов народного хозяйства, субъектов Федерации и их административно-территориальных единиц. При этом программа, как показывает накопленный опыт государственного управления, является одним из наиболее эффективных инструментов программно-целевого управления на федеральном, региональном, межотраслевом, отраслевом и муниципальном уровнях.
При разработке конкретных планов действий для программно-целевого управления необходимо проведение широкомасштабных исследований социально-экономической системы (СЭС), направленных на преодоление кризисных тенденций и обеспечение устойчивого развития в условиях рынка и расширяющейся глобализации. Требуется разработать постановки и методы решения задач прогнозирования и моделирования альтернативных вариантов развития крупномасштабных социально экономических систем.
Ранее предложен новый подход к формированию моделей их развития в виде формализованных сценариев на определенном интервале времени и в условиях ресурсных, финансовых, социальных и других типов ограничений1. Там же предложена формализованная методология сценарного исследования сложных систем. Ее сущность заключается в том, что сценарий поведения СЭС представляет собой последовательные этапы развития системы, каждый их которых имеет свои особенности и специфические черты. В соответствии с целями и критериями периодизации развития на каждом этапе определяются проблемы, требующие своего решения. Формализованная процедура генерации сценариев позволяет строить и подвергать анализу альтернативные варианты развития, то есть осуществлять сценарный анализ поведения системы.
Существующий в настоящее время аппарат системного анализа ориентирован на исследование проблем и динамики развития сложных крупномасштабных систем, обеспечивает рассмотрение
множества альтернативных решений, каждое из которых описывается достаточно большим числом переменных, позволяет учитывать риски различного типа, вырабатывать эффективные решения в условиях ограниченного времени и ресурсов.
Методологический аппарат формализованного сценарного исследования содержит три основные компоненты: модели и методы сценарного анализа, основы сценарного исчисления и модели и методы сценарного синтеза. В настоящей работе рассмотрены методы формализованного сценарного синтеза, а также его прикладные результаты
1. Типология прикладных систем. Проблема изучения поведения и управления разнообразными системами возникает в различных областях человеческой деятельности и имеет непосредственное отношение к развитию системных объектов различного уровня. Выделяют целый спектр систем, классифицированных по сферам деятельности, применяемым методам исследования, возможности осуществления и последствий тех или иных управляющих воздействий, начиная от конкретного индивида до объектов общепланетарного масштаба. С точки зрения эффективности разработки и применения моделей и методов сценарного исследования целесообразно выделить следующие типы системных объектов.
1. Технические системы (ТС). Отличительная особенность систем этого класса заключается в том, что изменение их состояний определяется протеканием физических процессов. Изучение таких систем принципиально возможно в рамках моделей технической кибернетики, так что их структура может задаваться системой вероятностных характеристик системных элементов. Основными предметами изучения ТС (концепт) являются задачи прогнозирования устойчивых режимов работоспособности и причиняемого ущерба в отказоустойчивых ситуациях. Как правило, ТС являются основой создания, пассивными системными элементами более сложных системных комплексов. С точки зрения экономических (производственных) процессов эти системы обычно представляют собой средства труда.
2. Технологические системы (ТЛС). Системными элементами технологических систем выступают различные виды природных или искусственных факторов (в том числе технических систем), объединяемых приемами их обработки и преобразуемых с помощью различных видов энергии с целью получения новых, более сложных продуктов.
Отличительная особенность функционирования таких систем заключена в том, что изменение их состояний определяется проте-
канием физических процессов. Основными предметами изучения ТС являются задачи прогнозирования устойчивых режимов работоспособности и причиняемого ущерба в отказоустойчивых ситуациях. Изучение таких систем принципиально возможно в рамках моделей технической кибернетики с обязательным требованием учета непрерывности протекания процесса функционирования.
3. Техногенные системы (ТГС). Отличительная особенность функционирования ТГС заключена в том, что изменение их состояний определяется протеканием природных или технологических процессов; основными предметами изучения ТГС являются задачи прогнозирования развития чрезвычайных ситуаций (ЧС) и определения управления указанными процессами для устранения ущерба изучаемого объекта. Характерной особенностью представления информации при исследовании ТГС является описание последовательности состояний изучаемых объектов, при этом прежде всего учитываются их вероятностные и говорящие о надежности характеристики, а также различные виды ущерба, в том числе человеческие потери. Разработка сценариев безопасности современных ТГС сегодня чрезвычайно актуальна.
4. Организационные системы (ОС). Технические, технологические и техногенные системы могут быть объединены в более сложную (с точки зрения ее «устройства») организационную систему. Технологическим средством (способом, механизмом) такого объединения служат информационные потоки данных, характеризующие технические, технологические и другие принципы, возможности и ограничения такого объединения в целях получения заданного эффекта. Основными компонентами ОС являются объект управления и система управления. Важным их свойством можно назвать наличие субъектов действия, обладающих собственной волей.
5. Экологические системы (ЭКЛС). Экологические системы прежде всего отличаются предметной областью исследований: изучается влияние загрязнения окружающей среды на жизнедеятельность человека. При этом под «загрязнением» понимают запас или поток веществ, уменьшающих возможности человека к непроизводственному потреблению благ2. Применение сегодня термина «экология» приобрело чрезвычайно своеобразные формы. Так, можно услышать выражения «экология кино», «экология литературы» и т. п.
6. Производственные системы (ПРС). Производственная система характеризуется определенными свойствами, наиболее важными из которых являются: наличие различных технологических процессов, преобразовывающих исходные продукты производства в конечные; ограниченные возможности производства конеч-
ных продуктов; определение цели системы в экономических показателях.
7. Экономические системы (ЭС). Экономические системы отображают отношения в социуме в стоимостных показателях. Они интегрируют системы более низкого уровня: технологические, производственные, торговые, финансовые, экологические и т. д. Каждая из указанных подсистем описывает функционирование объекта с качественно различных сторон и характеризуется присущими им свойствами.
8. Социальные системы (Социум). «История - не что иное, как деятельность преследующего свои цели человека» (К. Маркс). Деятельность, в свою очередь, выступает в определенных конкретно-исторических формах. Эти формы являются общественными. В этом качестве они опосредуют человека с его деятельностью, а следовательно, обретают по отношению к нему самостоятельность, власть над ним. Эта власть выражается двояким образом. С одной стороны, форма деятельности индивида навязывается ему обществом извне, в качестве отчужденной от него и захватившей над ним власть производительной силы. С другой стороны, его отношения с другими индивидами в процессе совместной деятельности точно так же выступают как господствующие над ним, как предписанная, навязанная извне форма общения.
В этом-то и скрыт ответ на вопрос, почему именно производительным силам (а не наоборот - производственным отношениям) свойственно «имманентно развиваться». Производительная сила есть «субстанция-субъект» именно потому, что ее субстанцией является материальная деятельность, субъектом которой выступает живой, деятельный, присваивающий природу человек3.
Здесь изучается как жизнедеятельность отдельных членов социума, так и взаимодействие индивидов.
9. Социально-экономические системы (СЭС). Под социально-экономической системой следует понимать исторически сложившуюся выделенную по определенным признакам общность людей (совокупность классов, социальных прослоек, национальных сообществ и других групп людей), объединенных общими целями и формами совместной жизнедеятельности. СЭС, в частности, может рассматриваться как общественно-экономический организм, характеризующий существенные стороны жизни общества в их взаимосвязи, отражает в основных чертах ступень развития общества.
Здесь изучаются роль и влияние экономической среды и экономических инструментов управления на общественные отношения и, в конечном счете, жизнедеятельность каждого человека.
10. Системы смешанного типа (ССТ). Этот тип прикладных систем представляет собой синтез системных элементов, каждый из которых является системой предыдущих типов.
Системные конструкции используют для описания предметной области, структуризация проводится в зависимости от типа прикладной системы.
Важнейшим в теории систем является понятие «сложная система». Она определяется наличием специфических свойств, которые характеризуют ее качественное отличие от других систем. Выделяют ряд следующих особенностей:
- эмерджентность, то есть наличие свойств (характеристик) системы, не присущих ее отдельным элементам;
- целенаправленность, то есть развитие подчинено определенной цели;
- самоорганизация, то есть изменение структуры системы в процессе ее функционирования;
- полиструктурность, то есть взаимопереплетение разнокачественных подсистем, образующих несколько связанных структур.
При изучении общества как сложной системы естественно применять метод моделирования. Это, собственно, и происходит в реальной аналитической деятельности каждого здравомыслящего ученого, который прежде чем делает соответствующие выводы, проводит описание основных элементов исследуемой им модели общества (или его важнейших составляющих) и анализирует с точки зрения здравого смысла исходные посылки, чтобы быть понятым современниками.
В отличие от этого пути многие «исследователи» действуют другими, менее научными методами и средствами. Апеллируя лишь к эмоциональным аспектам мыслительного процесса современников, они получают «данные», не заботясь о научном обосновании их истинности и (хотя это также можно уложить в рамки формализованной модели), как правило, считая, что об этом должен позаботиться кто-то другой. Во всяком случае, автор не понуждает себя проделать эту работу. Результат применения этих «научных исследований» в сложных системах может иметь весьма трагические последствия.
Характерной чертой ЭКЛС, ПРС, ЭС, СЭС и ССТ являются многочисленные и переплетающиеся взаимосвязи между агентами и объектами, которые сами являются сложными системами, относительная трудность независимого их исследования. Приступая к формализованному описанию современных методов изучения систем рассмотренного типа, необходимо сформулировать исходные предпосылки и основания формализации. При этом наиболее важ-
ным, основополагающим служит понятие системы и системного подхода к исследованию явлений действительности, которые были представлены в настоящем разделе.
2. Сценарное исследование СЭС и задачи сценарного синтеза.
Сценарная методология как инструмент научного исследования и практического использования содержит ряд основных компонент: сценарная система, система сценарного анализа и система сценарного синтеза, важной составляющей которых является подсистема сценарного исчисления.
Предложенная типология прикладных систем позволяет провести структуризацию СЭС и изучать ее подсистемы методами формализованного сценарного исследования. Опыт разработки различных сценарных систем показывает, что уже на уровне классификации можно выделить ряд их характерных структурных особенностей. Можно их сгруппировать по признакам, определяющим уникальные свойства и связи между макропоказателями выделенной классификационной группы. Далее, используя формальные операции в рассматриваемых сценарных пространствах, можно провести эффективный анализ и осуществить синтез оптимальных сценариев развития и таким образом сконструировать оптимальный сценарий преобразований.
Сценарий ^ как объект исследования представляет собой сложную, иерархически построенную конструкцию [0]. Выделим исходные элементы:
общемодельные: метанабор М = (Мо; МЕ; Мв, ММО; ММЕ; А),
множества внутренних У с Ет и состояний окружения СЭС X с Еп, расширенное фазовое пространство X х У = Z с Еп+т и его экспертно значимое разбиение (ЭЗР) Е ={{ Z
пространственно-информационные: шкала траектори ZT, шкала событий %Т, экспертно значимое событие (ЭЗС) 3^ (г, (),
глубина N е ^Т, горизонт N = Т е ZT, условное решение Я (( ) = ($(( ),У (( ) ) в момент времени (¿^ е ZT , в том числе управ-
ляемо-контролируемые факторы (УК-факторы) $ е Мо
с Еа, неконтролируемые факторы у е Г с Е7, множество условных решений £(С6') =Мо х Г.
Сценарий Ж с началом в ЭЗС 3 ^^^((0) = {Ха(0)),г(),tо} в
соответствии со шкалами траекторий ХТ и событий ЖТ построен по правилам:
(1) Ж = Ж{(I( ),Ц )} , где гг е А при г = 0, 1,...,N; /0 = 0;
(2) I( ) = ( 5(( ) , МШШ)(^ ) ), где (г е А при г = 0, 1,..., N; /0 = 0.
Обстановка I (г ) при ti е ХТ с К характеризуется ситуацией
5(г ) и квазиинформационной гипотезой (КИГ) ) ).
Ситуация представляет собой набор событий, произошедших до момента t:
(3) 5(() = {3(г)(г(г)((г ),tl ) 0 < tl < t, г = 0,1,...,(0 = 0},
а ожидаемое событие представляет собой ожидаемую реализацию г(()е Х факторов расширенной фазовой траектории в элементарном разбиении (ЭР) Хае а в момент времени t:
(4) 31 (№ а, г((), t}.
Наступление очередного ЭЗС +1)(+1) сценария Ж в момент времени (м по шкале ХТ, или в момент времени г +1 по дискретной шкале ЖТ, определяют сценарно-формирующие элементы сценария: ситуация 5(ti ), КИГ М<<2Ш) (^ ) и стратегия
формирования сценария С (tг. ) в момент времени tг как тернарное отношение:
(5) З^1))= (5((г ), М^(tг ),С (^ )).
Каждый из указанных элементов характеризует процесс его построения с определенной стороны:
5((г ) - ситуация, описываемая набором важнейших параметров СЭС, определяет фазовые условия, в которых исследователю приходится принимать решение;
М(вШ) ( ) - КИГ отражает структуру
знаний исследователя
и фактически представляет модель учитываемой неопределенности [0];
С ( ) - стратегия формирования сценария выделяет те способы продолжения сценария, которые может позволить себе оперирующая сторона.
Могут быть определены и созданы сценарии трех основных типов:
синергические сценарии, то есть моделирующие поведенческие аспекты исследуемой системы и описывающие спектр развития в отсутствии управляющих воздействий на процессы функционирования СЭС;
сценарии прямого управления, моделирующие спектр развития в связи с выбранным комплексом мероприятий, реализующих прямую задачу управления;
аттрактивные сценарии, то есть характеризующие поведение СЭС в соответствии с желательными, «разумными», с точки зрения целеполагания лица, принимающего решения (ЛПР), управляющими воздействиями, то есть реализующими обратную задачу управления. Управление определяется в результате реализации текущих ситуаций, возникающих, в частности, под влиянием внешних событий, а также решений ЛПР. В рамках указанной схемы сценарий может быть синтезирован как инструмент формального анализа альтернативных вариантов развития ситуации при заданных целевых установках в условиях неопределенности.
Наступление очередного ЭЗС +1) (+1) синергического
сценария определяется общемодельными и экспертными сценар-но-формирующими элементами по правилу (5). Наступление очередного ЭЗС аттрактивного сценария дополнительно требует уточнения правил оперирования с пространственно-информационными компонентами для принятия управленческого условного решения по схеме:
- правило А(А) ( )с А оценки эффективности аттрактивной стратегии С^А) , позволяющее определить условное решение
- правило Л 1 ($( ), ti ) определения элементов УК-фактора;
- правило А(Гшт) (г, )с А фиксации момента времени очередного ЭЗС 3 (еа+1) ).
Формально стратегия определяется как тернарное отношение:
(6) С(^ ( )= ( А(А)(tг ),Л-1 (з( ),Ц ), А(**т)(г,)).
Как только в момент времени г е ХТ фиксирована КИГ в виде структурированного подмножества М(®Ш) (()с 5) = Х0 расширенного фазового пространства Х , может быть определено очередное ЭЗС путем указания УК-фактора З = Л (и ,р ,А) в соответствии с выбранной стратегией С формирования сценария Ж . С строится на основе правил с А . Каждая точка г = (х, у )е Х вместе с фиксированными правилами дискретизации траектории (г, )сА в каждый момент времени ({ е ХТ г = 0,1,... (или на некотором горизонте сценария Т е ХТ ) и элементами метана-бора М определяют сценарий поведения объекта Ж( г, I (( ), (1 ),
исходящий из точки г , как последовательность КИГ, стратегий формирования сценария, правил их выбора и соответствующих им ожидаемых событий. Представление сценария Ж как последовательности ЭЗС и КИГ, то есть обстановок (1), ориентировано на ЛПР или «внешнего пользователя» по отношению к процессу анализа проблемы. В отличие от (1) подробная технология получения такой последовательности в виде набора стратегий и правил выбора (6) предназначена для эксперта, занимающегося постановкой и решением изучаемой проблемы.
Проблема формализованного синтеза сценариев функционирования и развития СЭС представляет собой актуальную задачу. В основе предлагаемого процесса моделирования развития сложных систем лежит разработка сценариев их поведения для заданных целевых аналитических установок. В результате получим синтез сценария с заданными свойствами, в том числе оптимальный сценарий.
Оптимальность сценария может быть рассмотрена с двух точек зрения.
Первая заключена в самой вербальной постановке проблемы построения сценария как выбора наиболее рационального (оптимального) экспертного описания проблемных ситуаций, фиксирующих наиболее существенные свойства рассматриваемого процесса поведения сложной системы. Свойство оптимальности является основополагающим для формируемого сценария, поскольку отличает этот способ описания от смежных понятий -прогноз, план и траектория: именно выбор очередного экспертно значимого события, а не всех возможных путей развития или достижения цели в терминах расширенного фазового пространства определяет формируемый сценарий. Указание соответствующей последовательности ЭЗС при задаваемых предположениях о ходе развития объекта зависит от целей исследования (синергический подход) или управления (аттрактивный подход). Таким образом, следует говорить об «оптимальности формирования сценария». Принципы и последовательность формирования оптимального сценария согласно концепции описаны в работе [Кульба, Коно-
]4
.
Альтернативная концепция оптимальности сценария с точки зрения сценарного исследования формулируется как выбор оптимального сценария из заданного множества сценариев в рассматриваемом сценарном пространстве. Такие сценарии могут быть получены независимо от исследователя, и его задача состоит в определении «лучшего» из них.
Множественность сценариев поведения системы проявляется в качественно различных сторонах изучаемой системы, которые фиксируются для определения стратегии в установленной квазиинформационной гипотезе оперирующей стороны при синтезе сценария. Многогранность объекта исследования при формализованном подходе отображается в разнообразии его характеристик и свойств.
Под характеристикой подразумевается формализованная в виде формальной модели качественная сторона объекта исследования. Соответствующая выбранной шкале числовая функция f называется числовой характеристикой, или показателем измерения, объекта; булевская характеристика объекта представляет собой модель свойства объекта. Возможны и другие модели характеристик.
Исходным набором характеристик синтеза может служить набор характеристик f(e) элемента e (SR) сценария R или других компонентов сценарной системы.
Метрические характеристики элементов сценария определяют его свойства как элемента расширенного фазового Х сЕп+т , сценарного Х(*, а также метрического М( Х,Рх ) и нормированного
Nor (Z,|| \\z) пространств, построенных на их основе.
Ряд характеристик общемодельных элементов сценарной системы даны в работе [Кульба, Кононов и др.].
Рассмотрим особенности подхода, связанного с постановкой и решением задачи выбора оптимального сценария из заданного множества сценариев, при котором оптимальность рассматривается как результат многоместной операции в заданном сценарном пространстве.
Первоначальная проблема, с которой приходится сталкиваться в многоместных операциях, - соотнесение характеристик альтернативных сценариев из множества Q^ и помещение их в единое сценарное пространство. Этот этап выбора оптимального сценария реализуется с помощью следующей совокупности операций:
совмещение метанаборов сценариев, принадлежащих различным сценарным системам;
функциональное определение общего сценарного пространства; унификация экспертно-значимых разбиений; формирование единой обобщенной временной шкалы семейства сценариев.
Совмещение метанаборов. Метанаборы M(Я)= (M OЯ); M(EЯ);
M(p),M(Md;MME; A x>) представляют собой базовые, наиболее
обобщенные и, соответственно, разветвленные по функционально-модельному предназначению элементы формирования сценарного пространства. Каждый элемент метанабора является сложной моделью, преобразование которой зависит от решаемой задачи. Необходимость рассмотрения различных расширенных фазовых пространств для каждого из выбранных сценариев обусловлена сложностью изучаемого объекта
Функциональное определение общего сценарного пространства. Положим
Е ("л+тл)
Z(Q) = П Z(Л) с Е^л .
ЯеА
Е (пя+тя)
Выделим независимые переменные пространства ЕЯеЛ и перечень таких переменных укажем в множествах М(я> и я>:
~ ^^ = (Г1,г2,...,г^ ); М» = ().
Е (пл+™л)
Тогда базовым пространством будем считать ЕЯеЛ .
Е (пл+тл)
Пусть 0я - преобразования Zя ^ ЕЯеЛ . Таким обра-
зом,
(7) ~я = 0я ^ я)
и общим расширенным фазовым пространством Z(О^ заданного семейства сценариев ОЖ является
(8) О ^ = П Z(Л),
ЯеЛ я я
при этом точка расширенного фазового пространства г е Z преобразуется в точку общего пространства ~я'° е Z(О^ по правилу
(9) ~я О = 0Я (гЯ).
Выделе ние независимых переменных и определение преобразований 0 требуют совместного привлечения экспертов, участвовавших в постановке проблемы на различных этапах стратификации.
Унификация экспертно-значимых разбиений. Формирование общего экспертно-значимого разбиения Е(О) =({-~ а)}(О), А(е,°)) семейства сценариев ОЖ является прерогативой экспертов, формировавших соответствующие разбиения Е( яя. Если ЛПР при
проведении сценарного анализа допускает формирование общего расширенного фазового пространства посредством соотношения (8), то формирование элементарных разбиений ~(а) возможно на основе множеств 0 я (а)).
Обобщенные временные шкалы семейства сценариев. Введем О) - единую шкалу траекторий семейства сценариев ОЖ и
преобразователи шкал Н(Я) (Т(О)) по правилу:
ZT( я) = Н< я ) (zТ( О)) для я еЛ.
Тогда преобразование моментов времени ^яя е яя в момен-
~( Я,О ) гу гр( О )
ты времени V на шкале ZT происходит по правилу: 1« я) = Н( я ) (~< ЯО)) для Я еЛ и ~<ЯО) е ZT( О). Пусть преобразователи Н( )
(zт( О))
строго монотонны, то есть
из условий
~(я О) > ~ я О) для я еЛ и ~( я О), ~2( я О) е ZT( О), следует
,( Я) = Н(Я)(Я'О)) > Н(Я)(~2(Я'О)) = 12Я) для Я еЛ и
Я), 12 Я ) е ZT( Я).
Таким образом, помещая с помощью таких преобразователей Н( я ) (zт( О))
экспертно-значимые события, сформированные на основе метанабора М( яя, в единую шкалу ZT<( О), можно судить об
их совместной упорядоченности. Исследование свойств указанных преобразований представляет самостоятельный интерес для сценарного исследования СЭС.
Определение общего пространства посредством преобразований (7)-(9) назовем принципом функционального построения (ПФП) общего сценарного пространства семейства сценариев
ОЖ.
Рассмотрим способы формализации условий оптимальности сценария по заданным характеристикам его элементов.
Пусть в едином сценарном пространстве Z(k^) задано семейство сценариев
ОЖ = {Ж(Я), Я еЛ},
а также набор характеристик сценария Ж ? (Ж) = {Л (Ж) Те СЁ },
представляющих собой скалярную свертку Л (Ж)= 0r(f(e)(Э))е R Те 12
частных характеристик f(e) =( f(e), i = 1, ne ) набора элементов е(Э) =( e j (Э), j = 1, nx ), составляющих сценарий Э.
На числовой оси выделим множество M fT ( Э ) допустимых и множество M fT ( Э ) желательных значений характеристик fT ( Э ). Полагая
M Г (Э) = Е M f (Э) Те а с 1,2 ,
Т
получим множество допустимых значений набора а характеристик f a ( Э).
Сценарий Э называется допустимым по характеристике fT , или fT - допустимым, если Л ( Э)е M fT ( Э) Т е 1,2 .
Множество fT - допустимых сценариев обозначим MЭ f. с Q^. Сценарий Э, допустимый по характеристикам fT Те а, назовем
fa
-допустимым.
Множество fa -допустимых сценариев обозначим MЭ f acQ^. Полагая
M fa (Э) = Е M fТ (Э) Те а с 1,2,
Т
получим множество желательных значений набора о характеристик f a ( %).
Сценарий % назовем желательным по характеристике fT , или fT -желательным, если f ( % )e M fT ( %) Tel, Е .
Множество fT - желательных сценариев обозначим M % fT с Q%. Сценарий %, желательный по характеристикам fT T e о, назовем
fa
-желательным.
Множество f a -желательных сценариев обозначим M % f acQ%. Обозначим La количество элементов набора характеристик
о с1Е.
Зададим числа £ и S , введем в пространстве RL" метрику p(a) (x, y) и определим характеристики сценария %:
расстояние сценария % до множества допустимых сценариев
q a)(%, MM % f a) = pa(f a(%), MM f a) = inf pa(f a(%), y),
yeM fa
расстояние сценария % до множества желательных сценариев
ra)(%,MM%fa)=pa(f a(%),MM fa) = inf pa(fa(%),У).
yeM fa
Сценарий % назовем (о ,ö )-допустимым, если
q a)(%, M % f a) <S,
то есть расстояние от Ж до множества МЖ $° не превышает 8.
Множество ( о ,8 )-допустимых сценариев обозначим М* $° Сценарий Ж назовем (о ,£ )-оптимальным, если г (СТ)(Ж, М Ж$ °) <£,
то есть расстояние от Ж до множества МЖ $° не превышает £.
Множество ( о ,£)-оптимальных сценариев обозначим М£ $°. ( о ,0)-допустимый сценарий содержится в множестве МЖ $° , (о ,0)-оптимальный сценарий - в множестве МЖ $° (в случае замкнутости этих множеств). Рассмотрим сценарий ЖеОЖ на сегменте [0,Т] и характеристику /Т ( Ж ).
Фрагментом Ж(( , Tj , /т ) сценария Ж , допустимым по ха-
рактеристике /т на сегменте
Т Т-
с ХТ, назовем полный вре-
менной фрагмент Ж(7,- ,Т,- ) сценария Ж, который удовлетворяет
условию:
Ж(( ,Т/) е М / (Ж)
j ,
Фрагмент ж(т^,Т ,/т ) назовем вложенным во фрагмент Ж(( ,Tj , / ) ,если
ТР Т
с
Т Т ■
с ХТ.
Минимальный вложенный ненулевой фрагмент Ж (Т1,Т1,/т) представляет собой обстановку I (Тг ) . Множество фрагментов
сценария Ж , допустимых по характеристике /т на сегменте
Т, Т с ХТ, не являющихся вложенными, назовем множеством
опорных фрагментов Ж (лр) (( , Tj , /т ).
Пусть задано множество Щ/Т ={(I(()), к е К }сЖ обста-
новок сценария Ж, которые можно интерпретировать, в частности, как нежелательные или «излишние» при формировании сценария Ж.
Укрупнением Ж1 ( Щ/Т ) сценария Ж на сегменте [0^] по характеристике /Т (Ж) назовем совокупность пар (I())), формируемую по правилу: Ж1 (1Ж/Т )=Ж \ 1Ж/Т .
Укрупнением Ж1 (1Ж/Т ) сценария Ж на сегменте [0^] по характеристике /Т (Ж) назовем совокупность пар (I((к)), формируемую по правилу: Ж1 (1Ж/Т )=Ж \ 1Ж/Т .
Предложенные определения используются для построения оптимальных сценариев развития СЭС.
3. Результаты сценарного исследования Амурской области.
В настоящем разделе представлены результаты применения методики сценарного исследования для изучения поведения региональной социально-экономической системы РФ (РСЭС). Приведены формализованные постановки решаемых задач и результаты расчетов сценариев развития региона.
Модель экономики региона включает 34 основных макроэкономических параметра: 1 - физический объем производства, 2 -инвестиции, 3 - издержки производства, 4 - уровень цен, 5 - объем денежной массы, 6 - технологический прогресс, 7 - производительность труда, 8 - занятость, 9 - уровень жизни, 10 - социальные программы, 11 - теневая экономика, 12 - налоговые ставки, 13 - бюджет, 14 - макроэкономический риск, 15 - внешние факторы развития, 16 - базовые отрасли ТЭК, 17 - промышленный комплекс, 18 - уникальные природные ресурсы, 19 - сельское хозяйство (с/х), 20 - ресурсная база, 21 - экология, 22 - транспорт и связь, 23 - строительство, 24 - потребительский рынок, 25 - здравоохранение, 26 - образование, 27 - культура, 28 - малое предпринимательство, 29 - жилищно-коммунальное хозяйство (ЖКХ), 30 - туризм, 31 - ракетно-космическая деятельность (РКД), 32 -миграция из региона, 33 - износ основных фондов экономики, 34 -негативное влияние природно-климатических факторов.
Моделирование региональной экономики требует осознания ряда допущений относительно смысла отдельных параметров и связей, существующих между ними. Эти допущения соответствуют текущему состоянию российской экономики и должны быть пересмотрены при попытках приложения построенных моделей к экономике других стран или их регионов либо к российской экономике на иных исторических этапах ее развития. Такие допущения представляют собой экономическую страту квазиинформационной гипотезы. Эвристическое описание этих предположений представлено ниже.
1. Предполагается, что экономическая система достигла налогового насыщения и дальнейшее повышение налоговых ставок способно лишь уменьшить поступления в бюджет и увеличить объем теневого сектора экономики, выводя ряд легальных производств за пределы официальной системы налогообложения.
2. Предполагается жесткая бюджетная политика, то есть принимается допущение о том, что в краткосрочном периоде существует альтернатива между расходами на инвестиционные цели и на социальные программы: рост социальных расходов уменьшает инвестиции. При этом часть инвестиций вкладывается как в развитие инфраструктуры (внешней среды) малого предпринимательства, так и в конкретные производства с использованием государственных (муниципальных) заказов и стимулирования кредитно-лизинговых механизмов.
3. Рынок региона открыт для вливания в него иностранного капитала и прилива зарубежных инвестиций. Данный фактор положительно влияет на степень открытости экономики, а также обеспечивает приток средств на различные инвестиционные цели.
4. В экономической системе заложена возможность как инфляции спроса, так и инфляции издержек: рост издержек производства и рост объема денежной массы повышают уровень цен, который, в свою очередь, увеличивает объем денежной массы. Кроме того, возрастание физических объемов производства не влечет за собой автоматического снижения уровня цен, поэтому предполагается наличие так называемого эффекта храповика: однажды достигнутый уровень цен не снижается сам собой до прежнего состояния, поэтому общее повышение цен происходит намного легче, чем их снижение.
5. Технологический прогресс предполагается затратным, увеличивающим издержки производства, но повышающим производительность труда.
6. Параметр макроэкономического риска включает совокупность качеств экономической системы, которые характеризуются
как неустойчивость, нестабильность, неуправляемость, разбалан-сированность макроэкономической динамики, снижение уровня технико-экономической и социально-экономической безопасности, вероятность возникновения чрезвычайных ситуаций в экономике. В соответствии со сложившимися традициями построенные модели предполагают, что уровень макроэкономического риска растет с уменьшением объемов производства, производительности труда, величины бюджета, снижением уровня жизни и ростом издержек производства.
7. В соответствии с действующим законодательством управление развитием малого бизнеса в России осуществляется в рамках федеральных, региональных и муниципальных целевых программ поддержки.
8. Граждане, вовлеченные в малый бизнес, работают в регионе, и направленность их работы влияет на региональную экономическую ситуацию (в основном берутся в расчет малые предприятия, ориентированные на социально-экономическую систему и местный рынок товаров и услуг).
9. Не рассматриваются теневые аспекты малого бизнеса.
10. Предполагается, что малый бизнес является фактором, активно влияющим на важнейшие сегменты и характеристики региональной социально-экономической системы.
11. Прогнозируется, что вследствие малого бизнеса в регионе в определенной мере будет способствовать привлечению дополнительных инвестиций и росту занятости населения.
12. Считается, что вследствие высокой гибкости предприятий малого бизнеса произойдет активное их влияние на рост научно-технического прогресса и инноваций, влекущих за собой рост производительности труда, объемов производства и услуг.
13. В модели допускается, что уровень макроэкономического риска растет с уменьшением объемов производства, производительности труда, величины регионального бюджета, снижением уровня жизни и уменьшается за счет развития малого бизнеса.
14. В настоящее время Амурская область является дотационным регионом, обладающим внутренним потенциалом развития. Для него характерен небольшой рост физического объема производства, что вызывает необходимость усиления внешних факторов развития, наполняющих бюджет и увеличивающих производственные инвестиции, а также развитие социальных программ.
Таким образом, основной целью исследования является формирование сценариев и планов стратегического развития социально-экономической системы Амурской области. При этом сценарий стратегического развития представляет собой ряд альтернативных
сценариев постепенного перехода данной СЭС к состоянию экономического роста, социальной стабильности.
Этому переходу соответствует последовательный ряд моделей, фиксирующих структуру СЭС на промежуточных этапах перехода, соответствующие этапам сценарии развития, а также совокупность эффективных управляющих воздействий на каждом из этих этапов.
Общесистемная концепция П (5) изучения региона РФ как
единой системы исходит из общесистемной методологической позиции: использование при моделировании 34 указанных макроэкономических факторов, попарные связи между которыми представлены в виде знакового орграфа.
Целями сценарного исследования П (5) являются:
- изучение характерных режимов синергического развития в виде множества ОЖ(8т) базисных сценариев синергического развития:
- определение нежелательных явлений синергического развития 3(:яп );
- определение допустимых режимов синергического развития ОЖ(8т+);
- определение допустимых импульсных воздействий для предотвращения нежелательных явлений синергического развития 1т(йп+);
- определение допустимых сценариев аттрактивного развития ОЖ(а1г+);
- определение оптимальных сценариев аттрактивного развития ОЖ ^.
Множество совместных характеристик системы и окружения (К (А, X )р (А, X))
М , то есть значимость отношений между макропока-
зателями постоянна во времени. Множество М ) метахаракте-
ристик СЭС, удовлетворяющих требованиям к компонентам системы по осуществлению эффективных результатов исследования СЭС: предполагается возможность достоверного содержательного
измерения указанных характеристик, а также их наблюдаемость и
( S )
управляемость. Множество внутренних состояний Му ' системы
~ (п() состоит из векторов-столбцов v е E , компоненты vi
( i = 1,34 ) которого представляют собой значения макропоказателей.
В качестве целевых факторов П (S-1 рассматриваются два основных - уровень жизни населения П9(S) и валовой национальный продукт, непосредственно связанный с физическим объемом производства ni(S). Требуется, чтобы значения этих факторов достигли определенного, достаточно высокого уровня и сохраняли свою стабильность в течение заданного времени.
В качестве управляемых базисных факторов, которые могут
т-34
быть подвергнуты изменениям (импульсам) Im е E , выделим:
возможность изменения внешних факторов развития Im15 посредством изменения степени открытости экономики для внешних связей, налоговых ставок Im12, объема социальных программ Im10,
уровня теневой экономики Im11 и инвестиций Im2.
Стратифицированное описание базисных факторов целесообразно задать следующими направлениями (блоками):
а) социальные факторы: социальные программы, уровень цен, занятость, межэтническая напряженность;
б) экономические факторы: технологический прогресс, производительность труда, макроэкономический риск, инвестиции, бюджет, объем денежной массы, налоговые ставки;
в) интегральные экономические и социально-политические факторы: уровень жизни, внешние факторы развития, уровень теневой экономики.
Для региона решаются задачи построения пошагового синер-гического сценария при исследуемых режимах внешнего воздействия, а также задачи синтеза оптимального сценария по заданным критериям обратного управления.
Моделью взаимовлияния основных целей экономической реформы является знаковый орграф, изображенный на рис. 1
Рис. 1. Модель текущего состояния региона
В дотационном регионе с определенным потенциалом развития характерны такие связи, когда спад физических объемов производства вызывает усиление внешних факторов развития, наполняющих бюджет и увеличивающих производственные инвестиции, а в небольшой степени - и социальные программы.
На рис. 1 сплошными стрелками изображены отношения типа «положительная связь», то есть когда увеличение (уменьшение) параметров в одной вершине приводит к увеличению (уменьшению) значений параметров в связанной с нею непосредственно вершине. Штрихпунктирные линии отражают «отрицательную связь» - увеличение (уменьшение) параметров в одной вершине приводит к уменьшению (увеличению) параметров в другой вершине.
Результаты моделирования синергического сценария развития экономической и социальной ситуации в Амурской области при отсутствии воздействия со стороны федерального правительства и внешней среды представлены на рис. 2-3.
Рис. 2. Синергический сценарий развития (шаги 1-20)
Рис. 3. Синергический сценарий развития (шаги 20-40)
Как видно из представленных результатов, начальный импульс в вершину «Физический объем производства» в первое время стимулирует рост уровня жизни населения, физического объема производства, способствует укреплению бюджета и снижению макроэкономического риска. Однако рост объема денежной массы приводит к снижению, а затем и падению основных макроэкономических показателей, что неблагоприятно влияет на уровень жизни населения,
который начинает снижаться и создает миграцию населения. Отметим, что состояние экологии также влияет на уровень жизни. На фоне относительно стабильного развития рассматриваемых отраслей сельское хозяйство падает. Система быстро входит в резонанс по всем параметрам (рис. 2-3), что характеризует ее принципиальную неустойчивость и подверженность внешним импульсам.
Следует заметить, что специфика рассматриваемого региона в том, что первоначально необходимо обратить внимание на развитие социальной сферы. В качестве меры улучшения ситуации необходимы структурные изменения, связанные с развитием социальной сферы.
Произведем в модели следующие изменения:
Добавим дугу:
«Экология» - (-0,2)-> «Социальные программы».
Изменим веса следующих дуг:
«Занятость» - (-0,5)-> «Физический объем производства»,
«Экология» - (-1)-> «Здравоохранение»,
«Экология» - (+3)-> «Уровень жизни».
Принятие таких управляющих воздействий позволяет добиться выхода системы из состояния резонанса (рис. 4-5). Однако улучшений в социальной сфере еще не наблюдается. Увеличение физического объема производства привело к росту объема денежной массы, а следовательно, и уровню цен, что ведет к падению уровня жизни населения и увеличению миграции из региона. Социальные программы проводятся не на достаточном уровне. Все это усугубляется плохой экологией и неразвитостью сельского хозяйства. Однако макроэкономический риск начинает снижаться.
Таким образом, для перестройки региона необходимо накопить достаточный материальный резерв, чтобы создать условия для роста основных макроэкономических показателей. Опираться на этом этапе ввиду слабого развития экономики можно только на государственный административный ресурс.
Преобразуем модель в соответствии с решением обратной задачи управления:
Добавим дуги:
«Инвестиции» - (-1) -> «Износ основных фондов экономики».
Добавление этой дуги ведет к снижению износа основных фондов экономики.
«Инвестиции» - (+1) -> «Сельское хозяйство»,
«Налоговые ставки» - (-1) -> «Сельское хозяйство».
Вложение инвестиций в сельское хозяйство и уменьшение налогов ведут к росту сельского хозяйства.
Рис. 4. Аттрактивный сценарий развития региона (шаги 0-20)
Рис. 5. Аттрактивный сценарий развития региона (шаги 20-40)
Изменим веса дуг:
«Внешние факторы развития» - (+2) -> «Социальные программы».
Целевое федеральное финансирование социальных программ помимо областного бюджета (не от количества жителей, а от состояния экологии) приводит к росту уровня жизни населения.
В результате ряда преобразований модели в соответствии с заданными критериями оптимальности синтезируемого сценария была получена рациональная модель региона (рис. 6).
Рис. 6. Рациональная структура региона
Анализ результатов моделирования сценариев развития СЭС на примере развития Амурской области позволяет сделать следующие выводы: не существует аттрактивной модели развития СЭС, обеспечивающей бескризисное ее развитие, без экономических и административных управляющих воздействий со стороны федерального правительства. Отсутствие таких воздействий приводит к дестабилизации. За достаточно малое число промежуточных этапов преобразований, проводимых с использованием методов государственного и регионального воздействия, а также помощи малого и среднего предпринимательства, СЭС может быть приведена в состояние стабильного развития. В результате не возникает необходимости непрерывного государственного мониторинга основных характеристик СЭС.
Как показывает практика, разработка оптимальных планов развития социально-экономических систем на основе использования мето-
дологии сценарного исследования представляется перспективным направлением современного стратегического управления. Создание и использование формальных методов сценарного синтеза СЭС позволяет формировать оптимальные сценарии ее развития.
Примечания
1 Гладков Ю.М., Кононов Д.А. и др. Сценарное исследование социально-экономических систем: методология, задачи, практика применения // Вестник РГГУ. 2007. № 2. С. 100-119.
2 Эрроу К. Применение теории управления к экономическому росту // Математическая экономика. Равновесные модели, оптимальное планирование и управление. М.: Мир, 1974. С. 7-45.
3 Платонов С. После коммунизма. Второе пришествие. Беседы. М.: Молодая гвардия, 1991. 555 с.
4 Кульба В.В., Кононов Д.А. и др. Методы формирования сценариев развития социально-экономических систем. М.: СИНТЕГ, 2004. 296 с.
