CC BY
19010 (313) - 2013
Теория экономического анализа
УДК 303.442
КОГНИТИВНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ РАЗВИТИЯ
НАУКОЕМКОЙ ПРОМЫШЛЕННОСТИ (на примере оборонно-промышленного комплекса)*
Е. Ю. ХРУСТАЛЁВ,
доктор экономических наук, профессор, ведущий научный сотрудник E-mail: stalev@cemi. rssi. ru
О. Е. ХРУСТАЛЁВ,
кандидат экономических наук, научный сотрудник E-mail: stalev777@yandex. ru Центральный экономико-математический институт Российской академии наук
В статье изложены теоретические основы когнитивного моделирования взаимодействия высокотехнологичных предприятий и научных организаций, построены основные принципы планирования научной деятельности и механизмы повышения ее эффективности, предложены усовершенствованные методы и инструментарий мониторинга и прогнозирования научных исследований.
Ключевые слова: логико-лингвистическое моделирование, когнитивные модели, технологическое развитие, национальная инновационная система, инновационная инфраструктура, инвестиции, экономико-организационные механизмы, интеграция производств, научно-промышленный потенциал.
Введение
Особенностью метода когнитивного моделирования, отличающей его от традиционных методов, является то, что благодаря использованию лингвистических переменных и нечетких алгоритмов он позволяет эффективно исследовать поведение
* Статья подготовлена при поддержке Российского фонда фундаментальных исследований (проект № 12-06-00209-а).
сложных, плохо определенных систем, не поддающихся точному математическому анализу. Методы семантического анализа и моделирования и когнитивные модели применяются, как правило, на стратегическом или концептуальном уровне управления и разработки решений.
Следует отметить, что многие попытки формализовать слабоструктурируемые процессы традиционными математическими методами окончились тем, что модели последних стали настолько абстрактными, что перестали отражать действительность. Излишнее стремление к точности приводит к тому, что исследования сосредоточиваются только на тех проблемах, которые поддаются точному решению. В результате многие классы важных проблем, являющихся слишком сложными или плохо определенными для того, чтобы допустить точный математический анализ, остаются неизученными. Удовлетворить указанным требованиям могут методы семантического (логико-лингвистического), и в частности когнитивного, моделирования, позволяющие на качественном уровне описывать и исследовать слабоструктурируемые системы и ситуации [4, 5, 9, 12].
Основным преимуществом логико-лингвистического моделирования является то, что применяемые в его рамках языковые средства «мягких» вычислений обладают большей семантической силой, т. е. большими по сравнению с языками классической математики возможностями по описанию ситуаций реального мира, однако в то же время они менее мощны в аспекте инструментальных средств и в меньшей степени позволяют производить формально-эквивалентные преобразования своих конструкций.
Методология когнитивного моделирования и анализа
Разновидностью логико-лингвистического подхода к исследованию слабоструктурированных систем и ситуаций, в котором предусмотрены лишь причинно-следственные связи, являются когнитивные модели. Понятие «когнитивная карта» было предложено американским психологом Э. Толменом в 1948 г. в результате проведения ряда экспериментов над животными [16]. С течением времени понятие «когнитивная карта» стало трактоваться как схематичное, упрощенное описание фрагмента картины мира индивида, относящегося (фрагмента) к конкретной проблемной ситуации.
Когнитивная карта - понятие, относящееся к познавательным процессам, связанным с приобретением, репрезентацией и переработкой информации об окружающей среде, в ходе которых субъект не является пассивным наблюдателем, а активно взаимодействует со средой. Когнитивные карты играют важную роль в практической деятельности человека. Они служат основой ориентации в окружающем мире, позволяющей человеку «двигаться» в нем и достигать целей. Когнитивное картирование - процесс, состоящий из серии психологических преобразований, с помощью которых индивид приобретает, хранит, копирует, вспоминает, манипулирует информацией об относительных атрибутах внешнего мира; этот процесс является существенным компонентом, определяющим поведение человека [1, 2, 6].
Как методика анализа системы представлений индивида о конкретной ситуации когнитивное картирование развивалось в политологии и социологии в 1960-1980-х гг. Результаты этих, по сути, пионерских исследований опубликованы в ставшей классической работе американского социолога Р. Аксельрода [14]. В ней описаны основы когнитивного подхода к поддержке принятия решений,
а также математический аппарат, применяемый для анализа когнитивных карт и моделирования. Фундаментом для развития когнитивного подхода к поддержке принятия решений послужили элементы психологики, теории причинного следствия, теории графов и теории принятия решений.
Английский ученый К. Идеен разработал общий подход к построению коллективных карт, опираясь на исследования в области психологии принятия решений, в частности на теорию персональных конструктов [15]. К. Иден подчеркивает важность положений о том, что эффективность взаимодействия в группе лиц, занимающихся принятием решений, существенно зависит от того, насколько каждый участник понимает интерпретацию ситуаций другими членами группы. В работе Э. А. Трахтенгерца отмечается целесообразность применения когнитивных карт на ранних этапах процесса подготовки решений, и затрагиваются проблемы построения карт проблемных ситуаций на основе методов группой экспертизы [7].
Описание процедуры когнитивного моделирования базируется на стратегическом управлении развитием произвольной экономической системы или ее компоненты [5]. Моделирование представляет собой циклический процесс и содержит пять основных взаимосвязанных этапов:
1) когнитивная структуризация;
2) структурный анализ когнитивной модели;
3) сценарное моделирование развития ситуации;
4) оценка и интерпретация результатов моделирования;
5) когнитивный мониторинг ситуации.
Когнитивная структуризация. На начальном
этапе проводится когнитивная структуризация информации о функционировании экономической системы или ее компоненты и тенденциях развития процессов (социально-экономических, внешне- и внутриполитических и пр.), оказывающих на нее влияние. Этап когнитивной структуризации включает в себя сбор, анализ и синтез (структуризацию) информации, т. е. построение когнитивной карты, описывающей механизм и условия функционирования экономической системы или ее компоненты.
Параметром базисного фактора является его тенденция - темп роста показателя, характеризующего объект, явление или процесс, ассоциированный с данным фактором. Параметрами причинно-следственной связи между факторами являются характер связи (положительная или отрицательная) и ее сила.
Совокупность элементов когнитивной карты -базисных факторов и причинно-следственных отношений между ними - и значений параметров таких отношений составляет структуру когнитивной карты, являющуюся инвариантной относительно процесса динамического моделирования.
Структура когнитивной карты и значения параметров базисных факторов, зафиксированные в определенный момент времени, называется ситуацией. Иначе ситуацию можно определить как состояние исследуемой системы и окружающей ее среды в определенный момент времени. В рамках когнитивного подхода именно ситуация является объектом исследования и управления.
Как параметры базисных факторов, так и параметры причинно-следственных связей между ними задаются лингвистическими переменными, т. е. переменными, значения которых представляют собой слова на естественном языке.
Множество базисных факторов, причинно-следственные отношения между ними и параметры факторов и отношений определяются по результатам кодирования текстов, содержащихся в информационно-аналитической базе, и анкетирования или интервьюирования экспертов и лиц, принимающих решения. При кодировании текстов могут применяться специальные автоматизированные средства, например контент-анализ, семантический анализ и др., и эвристические принципы, например принцип цели, принцип Оккама, принцип Родена и др.
Формирование информационно-аналитической базы предваряется построением концептуальной схемы, в укрупненном виде отражающей исследуемую ситуацию и задающей ключевые направления поиска и анализа информации.
На этом же этапе из множества базисных факторов ситуации задаются подмножества целевых и управляющих факторов и вектор начальных тенденций базисных факторов. В качестве управляющих факторов выбираются факторы, относящиеся к объекту управления или к внешней среде, на которые субъект управления имеет возможность воздействовать. В качестве целевых факторов выбираются факторы, в наибольшей степени характеризующие состояние объекта управления и его цели.
Структурный анализ когнитивной карты. Для эффективного управления ситуацией необходимо понимание ее структурных свойств. Структурные свойства ситуации - это особенности причинно-следственных отношений между базисными фак-
торами ситуации. Структурный анализ когнитивной карты, направленный на исследование таких свойств, состоит в анализе:
- целей на непротиворечивость;
- управлений на согласованность с целями;
- эффективности интегрального воздействия
управляющих факторов на целевые;
- циклов обратной связи в когнитивной карте.
Сценарное моделирование, оценка и интерпретация результатов моделирования, когнитивный мониторинг ситуации. При моделировании динамика изменения значений параметров базисных факторов определяется видом математической модели, выбираемой для описания взаимодействия влияний, одновременно приходящих на каждый базисный фактор от «соседних» факторов. Для анализа когнитивных карт применяют математические модели, основанные на линейной алгебре и на нечеткой алгебре.
Их отличие заключается в том, что в первом случае при расчете значения параметра базисного фактора учитываются все влияния, «пришедшие» на данный фактор, взвешенные по силе причинно-следственной связи; а во втором случае учитывается лишь доминантный путь, т. е. одна цепочка самых сильных влияний, «пришедших» на фактор.
Анализ существующих школ когнитивного моделирования позволяет сделать вывод о том, что им присущ один существенный недостаток -отсутствие действенных методов, позволяющих реализовать один из важнейших этапов поддержки принятия решений - оценку эффективности вариантов управленческих решений. Поэтому для оценки эффективности управленческих решений разработана система показателей, характеризующих: степень достижения цели - коэффициент целедостижения; степень благоприятности ситуации для лица, принимающего решение, - коэффициент благоприятности ситуации; объем и ценность ресурсов, необходимых для реализации управленческого решения, - ресур-соемкость управленческого решения; и, собственно, коэффициент эффективности управленческого решения, характеризующий отношение степени достижения целей к объему и ценности ресурсов, необходимых для реализации соответствующего управленческого решения.
На заключительном этапе проводится мониторинг текущей ситуации. В случае ее изменения производится корректировка когнитивной карты, и повторяются процессы структурно-целевого анализа и моделирования развития ситуации.
Разработка когнитивных моделей наукоемкого комплекса
Система когнитивных моделей наукоемкой промышленности, сформированная на основе предприятий оборонно-промышленного комплекса (ОПК) [3, 8, 11, 13], состоит из моделей: научно-технической
сферы, производственной сферы, военно-политической и социально-экономической ситуации.
Модель научно-технической сферы. Модель научно-технической сферы (на примере ОПК) отражает взаимодействие процессов, сопровождающих проведение научно-исследовательских и конструкторских работ (рис. 1).
Примечания: 1. Стрелки обозначают направление влияния факторов друг на друга, цифры - экспертную количественную величину этого влияния.
2. В изобразительных целях некоторые факторы модели изображены на рисунке несколько раз. Повторное изображение фактора отмечено пунктирным контуром. Рис. 1. Когнитивная модель научно-технической сферы (на примере оборонно-промышленного комплекса)
Одним из основных факторов, характеризующих наукоемкий комплекс, является его научно-технический потенциал, складывающийся из квалифицированного научного персонала, научно-технологического задела предприятий и в немного меньшей степени материально-технической базы научных исследований [10].
Количество квалифицированных научных кадров, занятых на предприятиях наукоемкой промышленности, напрямую зависит от привлекательности такой работы, определяемой уровнем заработной платы и в некоторой степени возможностью повысить уровень квалификации, предоставляемой сотрудничеством с более квалифицированными специалистами. Снижение уровня заработной платы относительно других отраслей при наличии спроса на соответствующих специалистов или ниже прожиточного минимума при отсутствии спроса ведет к оттоку специалистов из отрасли. Во втором случае специалистам приходится менять квалификацию, и они становятся «потерянными» для отрасли навсегда.
Научно-технологический задел наукоемких предприятий нарабатывается в ходе проведения НИОКР, причем чем больше проведено НИОКР и чем выше квалификация персонала, принимающего участие в работах, тем больше и научно-технологический задел. Основным и во многих случаях единственным заказчиком НИОКР предприятий и организаций наукоемкой промышленности является государство. Относительно небольшая доля НИОКР финансируется из собственных средств предприятий отрасли и бизнес-сообществом.
Квалификация научных работников, уровень их заработной платы и материально-техническая оснащенность определяются объемом и интенсивностью выполняемых ими научных работ.
Материально-техническая база пополняется либо в ходе проведения НИОКР на средства заказчика, либо на свои средства или средства внешних инвесторов. Веса дуг, связывающих соответствующие базисные факторы, отражают долю каждого источника.
Объем и интенсивность НИОКР определяют прибыль предприятий и организаций наукоемкой промышленности. Уменьшающее прибыль влияние оказывают издержки, связанные с проведением НИОКР, основной составляющей которых является заработная плата научного персонала.
Модель производственной сферы. Модель производственной сферы наукоемкого комплекса
(рис. 2) отражает взаимодействие процессов, сопровождающих создание современной инновационной техники и продукции.
Наряду с научно-техническим потенциалом вторым ключевым фактором, характеризующим наукоемкий комплекс, является его промышленный потенциал, складывающийся из квалифицированного промышленно-производственного персонала и основных фондов предприятий наукоемкой промышленности. Характеристикой основных фондов является их моральное и физическое состояние.
Состояние основных фондов зависит от частоты их обновления, осуществляемого за счет собственных средств предприятий или внешних инвестиций. Веса дуг, отражающих соответствующие влияния, характеризуют долю каждого источника. Морально и физически устаревшие основные фонды обладают меньшей производительностью и требуют дополнительных средств на свое содержание, что ведет к повышению издержек предприятий, связанных (издержек) с производством. Динамика последних помимо этого определяется в основном динамикой фонда оплаты труда промышленно-производствен-ного персонала и стоимости энергоресурсов.
Основным источником собственных средств предприятий наукоемкой промышленности продолжает оставаться прибыль. Источниками прибыли являются производство и продажа современной инновационной продукции и проведение работ по ее ремонту и модернизации. Веса дуг, связывающих соответствующие факторы с фактором «Общий объем промышленного производства», характеризуют относительный вклад каждого фактора в общий объем производства.
Производство и реализация предприятиями наукоемкой промышленности инновационной продукции в большей степени подчинено законам рынка и определяется спросом, который, в свою очередь, напрямую зависит от конкурентоспособности такой продукции. Последняя в свою очередь определяется качеством (фактор «Способность ОПК производить современную продукцию») и ценой. Учитывая, что основными конкурентами такой продукции являются импортируемые изделия, большое значение для конкурентоспособности отечественной продукции представляет соотношение реального и номинального курсов рубля: чем оно меньше, тем выше конкурентоспособность.
Модель военно-политической обстановки в мире. Когнитивная модель военно-политической
Рис. 2. Когнитивная модель производственной сферы (на примере оборонно-промышленного комплекса)
ситуации (рис. 3) отражает влияние военно-политической ситуации на оборонно-промышленный комплекс.
Способность предприятий оборонно-промышленного комплекса производить современную продукцию, определяемая его научно-техническим и производственным потенциалом, в свою очередь определяет уровень и качество вооружения и воен-
ной техники (ВВТ), поступающей в войска, и тем самым повышает оснащенность вооруженных сил (ВС). Оснащенность вооруженных сил современными вооружением и военной техникой является наряду с уровнем подготовки личного состава и уровнем развития инфраструктуры одним из основных факторов, определяющих боеспособность российской армии и флота.
Боеспособность российских вооруженных сил и экономическая мощь России - основные факторы, определяющие геополитическое влияние России в мире, которое, в свою очередь, повышаясь, способствует установлению новых и расширению существующих связей в рамках военно-технического сотрудничества с иностранными государствами, что выражается в росте объемов экспорта российских вооружений и оказывает обратное положительное влияние на геополитическое положение России в мире. Вероятность возникновения и интенсивность вооруженных конфликтов и войн стимулирует государства, не имеющие собственной достаточно мощной оборонной промышленности, импортировать, а также ремонтировать и модернизировать вооружения и военную технику.
Модель социально-экономической ситуации в России. Когнитивная модель социально-эконо-
+ 0,6
-"""ЛВероятность^
возникновения и интенсивность вооруженных конфлик-Ч. TOB и войн ^
мической ситуации (рис. 4) отражает влияние социально-экономической ситуации на наукоемкую промышленность (на примере ОПК).
Инвестиционная привлекательность наукоемкого комплекса, определяющая объем внешних инвестиций, зависит от трех факторов: инвестиционного потенциала, инвестиционного риска и прибыли, которую приносят акционерам предприятия наукоемкой промышленности. Инвестиционный потенциал предприятий определяется их научно-техническим и производственным потенциалом, а инвестиционный риск - преимущественно экономической и политической стабильностью в стране.
Являясь одним из крупнейших комплексов российской экономики, наукоемкая промышленность вносит значительную лепту в экономический рост и занятость населения, особенно на тех территориях, где ее предприятия являются градообразующими.
/ \ / Экономический
Рис. 4. Когнитивная модель социально-экономической ситуации
/ Объем внешних I инвестиций
Заключение
Основные результаты и выводы проведенных исследований можно сформулировать следующим образом.
1. Учитывая геополитическое положение и национальные интересы России, а также особенности структуры российской экономики и ситуации, сложившейся вокруг отечественного наукоемкого комплекса (в частности ОПК), проблемы развития последнего приобретают особое значение для национальной безопасности России. Однако, несмотря на это, до сих пор не существует должного концептуального
сопровождения инновационного развития комплекса в качестве важнейшей составляющей национальной экономики, т. е. его общей концепции как специфического сектора экономики, призванного поднимать технологический уровень экономического развития и приносить государству экспортные доходы.
2. Предложена система понятий, раскрывающих суть стратегического управления наукоемкого комплекса, под которым понимается деятельность по разработке и реализации стратегии его развития. Стратегия развития определена как основное направление развития комплекса и замысел его реализации. Направление развития представлено как последовательность все
более совершенных целей функционирования наукоемкой промышленности, а замысел - представление о принципах и основных способах достижения таких целей. Предложенная система понятий позволила определить основные этапы стратегического управления в части разработки концепции его развития. Такими этапами являются: обоснование и формирование целей функционирования наукоемкого комплекса -. стратегическое целеполагание; разработка принципов и основных способов достижения таких целей - стратегическое проектирование.
3. Анализ применяемых методов информационного моделирования позволил сформулировать требования, которым должен удовлетворять соответствующий аппарат моделирования, а также выявить достоинства и недостатки этих методов. Так, в рассмотренных разработках не дается семантической интерпретации моделируемых экономических категорий, не осуществляется их однозначная идентификация. Это влечет невозможность построения удобной и эффективной классификации исследуемых объектов, а также не позволяет решить задачу поиска требуемых сведений, удовлетворяющих заданным отношениям, включая кванторы существования и всеобщности. Исследуемые подходы к построению моделей не обеспечивают возможности создания удовлетворительной базы знаний относительно различных аспектов экономических систем и не имеют удобного инструментария для работы с этой базой.
4. Когнитивная карта определена как структура (сеть) причинно-следственных связей между элементами какой-либо системы и окружающей ее среды, отображающая представление индивида или группы индивидов об устройстве и функционировании данной системы. Элементами когнитивной карты являются: базисные факторы - понятия, характеризующие, по мнению индивида или группы индивидов, исследуемую систему (внутренние) и окружающую ее среду (внешние); причинно-следственные отношения между базисными факторами.
5. Метод исследования ситуаций, основанный на изучении (анализе и динамическом моделировании) их когнитивных карт, назван когнитивным моделированием. Проведенный анализ существующих школ когнитивного моделирования позволил сделать вывод о том, что им присущ один существенный недостаток - отсутствие действенных методов, позволяющих реализовать один из важнейших этапов поддержки принятия решений - оценку эффективности вариантов управленческих решений.
Список литературы
1. Авдеева З. К., Коврига С. В., Макаренко Д. И. Когнитивный подход к управлению безопасностью сложных систем // Открытое образование. 2005. Прил. № 1.
2. Коврига С. В., Максимов В. И. Применение структурно-целевого анализа развития социально-экономических ситуаций // Проблемы управления. 2005. № 3.
3. Макаренко Д. И., Хрусталёв Е. Ю. Концептуальное моделирование военной безопасности государства. М.: Наука, 2008.
4. Максимов В. И. Структурно-целевой анализ развития социально-экономических ситуаций // Проблемы управления. 2005. № 3.
5. Максимов В. И., Корноушенко Е. К. Аналитические основы применения когнитивного подхода при решении слабоструктурированных задач // Труды ИПУ РАН. Т. II. М.: ИПУ РАН, 1999.
6. Максимов В. И., Корноушенко Е. К., Качаев С. В. Когнитивный подход к моделированию политики государственного регулирования и саморегулирования процессов на потребительском рынке // Труды ИПУ РАН. Т. XIV. М.: ИПУ РАН, 2002.
7. Трахтенгерц Э.А. Компьютерная поддержка принятия решений. М.: СИНТЕГ, 1998.
8. Хрусталёв Е. Ю. Концептуальный подход к моделированию обороноспособности государства // Концепции. 2008. № 1.
9. Хрусталёв Е. Ю. Методологические и теоретические основы гипертекстовой технологии моделирования экономических систем // Концепции. 2010. № 1-2.
10. Хрусталёв Е. Ю. Оборонно-промышленный комплекс России: предназначение, состояние и перспективы развития // Национальные интересы: приоритеты и безопасность. 2011. № 35.
11. Хрусталёв Е. Ю. Семантические модели в управлении оборонно-промышленным комплексом России // Экономический анализ: теория и практика. 2010. № 21.
12. Хрусталёв Е. Ю. Семантическое моделирование как метод производства, систематизации и использования знаний об экономическом потенциале государства //. Национальные интересы: приоритеты и безопасность. 2012. № 9.
13. Хрусталёв Е. Ю., Мингалиев К. Н. Когнитивные модели стратегического управления оборонно-промышленным комплексом // Вооружение и экономика. 2011. № 1.
14. Axelrod R. Cognitive Mapping Approach to Decision Making // Structure of Decision: The Cognitive Maps of Political Elites / Ed. by R. Axelrod. Princeton: Princeton University Press, 1976.
15. Eden C. On the Nature of Cognitive Maps // Journal of Management Studies. 1992. Vol. 29. № 2 .
16. Tolman E. Cognitive Maps in Rats and Men // Psychological Review. 1948. № 55 .
