CC BY
32
УДК 338.2
КОГНИТИВНЫЙ АНАЛИЗ ФАКТОРА ИННОВАЦИЙ В РЕСУРСОЗАВИСИМОЙ ЭКОНОМИКЕ
Маргарита Евгеньевна Морозова
Институт экономики и организации промышленного производства СО РАН, 630090, Россия, г. Новосибирск, пр. Академика Лаврентьева, 17, инженер, тел. (383)330-09-62, e-mail: margarita.e.morozova@gmail.com
Владимир Витальевич Шмат
Институт экономики и организации промышленного производства СО РАН, 630090, Россия, г. Новосибирск, пр. Академика Лаврентьева, 17, кандидат экономических наук, старший научный сотрудник, тел. (383)330-09-62, e-mail: petroleum-zugzwang@yandex.ru
Рассмотрены сущность и особенности когнитивного моделирования взаимодействий в системе ресурсозависимой экономики, по результатам которого выявлена значимая роль ресурсного мультипликатора с позиций экономического роста и инновационного развития, повышения технологического уровня национальной экономики.
Ключевые слова: минерально-сырьевые ресурсы, минерально-сырьевой сектор, экономический рост, инновации, ресурсный мультипликатор, когнитивное моделирование.
COGNITIVE ANALYSIS OF INNOVATION FACTOR IN RESOURCE DEPENDENT ECONOMY
Margarita Eu. Morozova
Institute for Economics and Industrial Engineering, Siberian Branch of RAS, 630090, Russia, Novosibirsk, 17 Аkademik Lavrentiev Prospect, Engineer, tel. (383)330-09-62, e-mail: margarita.e.morozova@gmail.com
Vladimir V. Shmat
Institute for Economics and Industrial Engineering, Siberian Branch of RAS, 630090, Russia, Novosibirsk, 17 Аkademik Lavrentiev Prospect, Ph. D., Senior Researcher, tel. (383)330-09-62, e-mail: petroleum-zugzwang@yandex.ru
The article presents the essence and peculiarities of cognitive modeling of system interactions within the resource-dependent economy. The results of modeling reveal a significant resource multiplier role from the standpoint of economic growth and innovative development, improve the technological level of the national economy.
Key words: natural resources, mineral resource sector, economic growth, innovation, resource multiplier, cognitive modeling.
Сегодня для экономики России и Сибири нет ничего более актуального, чем переход на инновационный путь развития. Весомый вклад в усиление инновационной направленности экономического развития страны может внести процесс освоения нефтегазовых (равно как и ряда других минерально-сырьевых ресурсов), который год от года становится все сложнее и все требовательнее к уровню применяемых технологий. И очень хочется надеяться, что отечествен-
ный нефтегазовый сектор сможет стать высококонкурентным инновационным кластером, способным не только эффективно снабжать экономику страны энергоресурсами, но и быть опорой для экономического роста при движении по пути инноваций и построения прогрессивной институциональной среды [1].
В данной связи естественно возникает вопрос о ресурсозависимости российской экономики, которая является общепризнанной. Позволит ли в принципе нынешняя зависимость от ресурсов перейти к новому качеству экономического развития или она останется нашим «проклятием»? С помощью каких инструментов целесообразно исследовать эту довольно неоднозначную проблему?
Всякая ресурсозависимая экономика представляет собой сложную социально-экономическую систему с множеством элементов, находящихся в неоднозначном и противоречивом взаимодействии. Проблеме зависимости от ресурсов особый «колорит» придает фактор неопределенности, с которым неизбежно приходится считаться и который должно учитывать при выборе инстру-ментарных методов исследования. Поэтому при изучении закономерностей функционирования ресурсозависимой экономики и механизмов ресурсозависи-мости вполне естественной выглядит целесообразность использования методов системного анализа.
В чем отличие системо-аналитических методов от, к примеру, экономет-рических? Последние обращаются к показателям, численным значениям факторов (в основном на основе статистических данных) и, отталкиваясь от этого, выводят зависимости, т.е. выявляют и оценивают взаимосвязи между факторами. Методы же системного анализа позволяют непосредственным образом моделировать взаимосвязи между факторами (элементами) сложных систем, а значения показателей рассматривают как вторичные. В этом видится их главное преимущество, которое имеет значение, когда речь идет именно об исследовании взаимосвязей, и которое усиливается из-за необходимости учитывать фактор фундаментальной неопределенности, что представляет известную проблему при эконометрическом моделировании.
Одним из наиболее мощных методов системного анализа является когнитивное моделирование, основанное на построении нечетких когнитивных карт (Fuzzy Cognitive Map). В рамках данного подхода исследуемые проблемы и тенденции развития системы (проблемной ситуации) упорядочиваются в виде ориентированного графа (когнитивной карты), который затем может трансформироваться в функциональный. Вершины (концепты) графа соответствуют факторам или событиям, имеющим место в действительности, а направленные дуги, характеризующиеся знаками и параметрами интенсивности, отражают взаимовлияния между факторами / событиями. Особо отметим, что когнитивная модель может содержать как количественные (измеряемые, например статистическим образом) переменные, так и качественные (не измеряемые) переменные (более обстоятельно наш взгляд на технологию когнитивного моделирования изложен в работе [2]).
При помощи этого инструмента можно представить проблемную ситуацию в виде ориентированного графа (когнитивной карты), которому вменяется
матрица взаимовлияний между факторами (концептами) размерностью где N - число концептов (вершин) графа. Математическую основу когнитивного моделирования дает теория графов с ее средствами отображения структуры причинно-следственных связей, анализа и программно-численной реализации [3]. Существуют следующие три этапа когнитивного моделирования: моделирование саморазвития ситуации, управляемое развитие ситуации и, наконец, обратная задача, смысл которой в получении значений управляющих факторов для решения проблемы [4].
Нами были построены две версии агрегированной теоретической когнитивной модели, различающиеся между собой степенью и характером взаимного влияния факторов, т.е. отображающие различия в характере ресурсозависимо-сти. Первый вариант приближен к российской действительности (с преимущественным воздействием ресурсного сектора на экономику через распределение рентного дохода); а второй соответствует экономике норвежского типа (с сильным «ресурсным мультипликатором», непосредственно воздействующим на экономику). При этом мы не ставили перед собой непосредственную задачу проверить (подтвердить или опровергнуть) результаты ранее выполненных работ по моделированию ресурсозависмой экономики, а всего лишь хотели несколько расширить инструментарную базу исследований путем применения методов системного анализа.
Коротко охарактеризуем некоторые важнейшие результаты моделирования. Прежде всего отметим, что не подтверждается эффект, известный как «условное ресурсное проклятие». Увеличение дохода от добычи ресурсов (ренты) вызывает заметное ухудшение институтов только в том случае, если в когнитивной модели априорным образом задать существование сильной отрицательной связи «Доход» (рента) и «Институты». Далее мы пошли по пути дезагрегации модели, формируя более детальные представления отдельных блоков, и начали с блока «Ресурсы-Экономика-Институты». Результаты моделирования показывают, что улучшение институциональной среды положительно влияет на экономику и на ресурсный сектор в частности (через систему обратных связей), но при этом выявлена высокая значимость экстерналий (политического окружения и экономических рисков): в сочетании с положительными экстерналиями увеличение рентных доходов приводит к росту экономики и посредством этого улучшает институты и, напротив, во взаимодействии с отрицательными экстер-налиями приращение ренты дает эффект «ресурсного проклятия» [5].
А следующим нашим шагом была дезагрегация блока «Ресурсы-Экономика-Инновации». Работа в этом направлении была начата с проведения «мозгового штурма» на семинаре курса «Ресурсная экономика», в ходе которого с участием магистрантов Экономического факультета НГУ были выявлены факторы модели, определены взаимодействия между ними и сделан эскиз когнитивной карты (рис. 1). Итогом дальнейшего анализа стало построение когнитивной карты проблемной ситуации (рис. 2) и ее оцифровка, соответствующая гипотезе о нейтральном (в целом) влиянии ренты («Дохода») на экономику. При этом «Доход» положительным образом непосредственно воздействует на
экономический рост, но оказывает отрицательное влияние на институты и компоненты экономической политики, что близко пониманию, изложенному в одной из работ Н.И. Суслова [6].
Рис. 1. Эскиз когнитивной карты как результат «мозгового штурма»
Рис. 2. Фрагмент когнитивной карты модели ресурсозависимой экономики в блоке «Ресурсы-Экономика-Инновации»
Результаты экспериментов с моделью показывают, что в рассматриваемой системе главное значение имеют характер и интенсивность непосредственного воздействия фактора «Ресурсы» (объемов производства или добавленной стоимости в минерально-сырьевом секторе) на «Экономику» (рост ВВП) и на-
учно-техническую политику, а степень воздействия совокупности косвенных взаимосвязей гораздо слабее. На рис. 3 показано, как меняются приросты значений факторов «Доход», «Экономика» и «Технологии» при импульсном (приращении «Ресурсов» на 10%) и управляемом развитии (усилении НТ-политики на 10%) в зависимости от характера прямого воздействия «Ресурсов» на «Экономику» и НТ-политику по вариантам:
0+0 - нулевое воздействие «Ресурсов» на оба фактора;
10+0 - слабое воздействие на экономику и нулевое - на НТ-политику;
0+10 - нулевое воздействие на экономику и слабое - на НТ-политику;
10+10 - слабое воздействие «Ресурсов» на оба фактора.
Отметим, что эксперименты проводились при слабых воздействиях с интенсивностью 0,1, чтобы модель оставалась в зоне устойчивости построенных взаимосвязей. При этом по вариантам воздействия «Ресурсов» приращение ВВП составляет от 0,4 до 2,8%, а уровня технологий - от 0,3 до 2,5%.
0+0 10+0 0+10 10+10 , , 0+0 10+0 0+10 10+10
Импульсное развитие Управляемое развитие
н Доход ® Эко номика "Технологии
Рис. 3. Показатели прироста значений моделируемых факторов при различном характере воздействия фактора «Ресурсы» на экономику и научно-техническую политику
Т.е. все решает так называемый «ресурсный мультипликатор»: если он есть и достаточно силен (как в Норвегии), то развитие минерально-сырьевого сектора благотворно сказывается на экономическом росте и способствует инновационному процессу; а если мультипликатор слаб (и главную роль играет рента - как в России), то освоение ресурсов почти не стимулирует экономику и инновации. И наша задача состоит в том, чтобы заставить ресурсный мультипликатор работать должным образом.
Статья подготовлена в рамках исследований, проводимых при финансовой поддержке Российского научного фонда (Проект № 14-18-02345)
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
1. Крюков В.А., Токарев А.Н., Шмат В.В. Как сохранить наш «нефтегазовый очаг»? // ЭКО. - 2014. - № 3. - С. 5-29.
2. Белан А.К., Шмат В.В. Анализ влияния ресурсных и нересурсных факторов на рост экономики Томской области с применением когнитивного подхода // Вестник НГУ. Серия: Социально-экономические науки. - 2015. - Т. 15. - Вып. 1. - С. 78-93.
3. Силов В.Б. Принятие стратегических решений в нечеткой обстановке (в политике, макроэкономике, социологии, менеджменте, медицине, экологии). - М.: ИНПРО-РЕС, 1995. - 228 с.
4. Кулинич А.А. Компьютерные системы анализа ситуаций и поддержки принятия решений на основе когнитивных карт: подходы и методы. // Проблемы управления, 2011. №4. - С. 31-45.
5. Морозова М., Шмат В. Как познать механизмы ресурсозависимости? Применение метода когнитивного моделирования при исследовании ресурсозависимой экономики // ЭКО. - 2015, № 6. - С. 146-159.
6. Суслов Н.И. Эффективность использования ренты и качество институтов в странах мира. - ЭКО. - 2015. - № 8. С. 103-119.
© М. Е. Морозова, В. В. Шмат, 2016
