Научная статья на тему 'Методология научного предвидения в социально-экономических науках (на примере региональной структурно-инвестиционной системы)'

Методология научного предвидения в социально-экономических науках (на примере региональной структурно-инвестиционной системы) Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

CC BY
303
46
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Текст научной работы на тему «Методология научного предвидения в социально-экономических науках (на примере региональной структурно-инвестиционной системы)»

УДК 332.146 Т.А. Щербакова

МЕТОДОЛОГИЯ НАУЧНОГО ПРЕДВИДЕНИЯ В СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКИХ НАУКАХ (НА ПРИМЕРЕ РЕГИОНАЛЬНОЙ СТРУКТУРНОИНВЕСТИЦИОННОЙ СИСТЕМЫ)

Эффективное управление социально-экономической системой страны невозможно без прогнозирования основных тенденций ее развития. Прогнозирование является важнейшим этапом в системе государственного управления.

С целью формирования рекомендаций о повышении эффективности структурно-инвестиционной политики региона, автор раскрыл в данной статье современные методы и средства научного прогнозирования, так же разработал методологию прогнозирования динамики развития региональной структурно-инвестиционной системы.

Действительно, интерес к событиям и времени, следующим за настоящим, всегда был присущ человеку. Этот естественный интерес объясняется многими причинами и большинство из них связано с необходимостью для человека принимать решения, чтобы воздействовать на будущее в желательном направлении.

Рассмотрим несколько из многих определений понятий «прогноз» и «прогнозирование», основываясь на которые можно будет конкретизировать область исследования.

Прогнозирование это способ предвиденья, в котором используется как накопленный опыт в прошлом, так и текущие допущения на счет будущего с целью его предвидения. Ре-

зультатом прогнозирования является прогноз.

Прогноз (prognosis, лат. - предвидение, предсказание) - совокупность вероятностных суждений, основанных на знании законов развития природы, общества и мышления, а также способности человеческого мозга к опережающему отображению действительности о тенденциях и путях развития данного объекта в ближайшем или отдаленном будущем.

В настоящее время существует много видов прогнозов, которые можно классифицировать по различным признакам. Анализ работ позволил выявить следующие типовые признаки классификации прогнозов - по проблемно - целевому критерию, по масштабу, по времени, по характеру объектов, по критерию сложности, по степени детерминированности объекта, по характеру развития объекта во времени, по критерию количественной оценки.

По проблемно-целевому критерию выщеляют: поисковый и нормативный прогнозы. Таким образом, обозначают для чего разрабатывают прогноз -для определения возможных состояний в будущем ((«пассивный» прогноз) или для определения путей и сроков достижения возможных состояний прогнозируемого объекта в будущем, рассматриваемых как цели («активный» прогноз).

Поисковый прогноз - это прогноз исследовательский, «трендовый», «генетический». Данный прогноз отвечает на вопрос: «что вероятнее всего произойдет в будущем, если сохранятся тенденции прошлого и настоящего?». В результате поискового прогноза прогнозируемые показатели рассчитываются как продолжение динамического ряда на будущее (экстраполяция) по выявленной закономерности развития.

Нормативный прогноз - это прогноз достижения желательных состояний процессов на основании заранее заданных норм, идеалов, стимулов, целей. Этот прогноз отвечает на вопрос: «какими путями можно достичь желаемого?». Происходит интерполяция данных в заданном временном промежутке, т.е. вычисляются значения показателей, недостающих в динамическом ряду явлений на основе установленных взаимосвязей.

По масштабу объекта различают прогнозы глобальные, субглобальные, локальные, сублокальние.

К названным группам прогнозов относятся прогнозы (в порядке уменьшения масштаба)- макроэкономические и народнохозяйственные, межрегиональные, межотраслевые прогнозы развития народнохозяйственных комплексов (например, топливноэнергетические, агропромышленные, инвестиционные и др.), отраслевые (промышленность, строительство, образование и др.), региональные, первичные звенья народно-хозяйственной системы (предприятия, организации), отдельные производства и продукты.

По критерию времени (на этом акцентировано внимание в определении понятия «прогноз», приведенном выше) прогнозы могут быть оперативные (до 1 месяца), краткосрочные (от 2-х месяцев и до 1 года), среднесроч-

ные (от 1 года до 5 лет), долгосрочные (от 5 лет до 15 лет), дальнесрочные (свыше 15 лет).

По характеру прогнозируемых объектов выделяют экономические, социального развития, природных ресурсов, демографические, научно-технические, общественных и личных потребностей и другие.

По критерию сложности сверх-простй, простой, сложный, сверхсложный.

Эти виды прогнозов обусловлены характером сложности объекта. Понятие «сложность» многопланово. Может рассматриваться скульптурная, динамическая, вычислительная сложность. Чаще всего названные виды прогнозов различаются наличием взаимосвязанных переменных (структурная сложность) и их изменениями во времени (динамическая сложность).

По степени детерминированности объекта или по характеру неопределенности прогнозы могут быть:

- детерминированными, без существенных потерь информации, с четко выявленными однозначными программно - следственными связями;

- стохастическими, в которых учтены влияния случайных причин;

- смешанными.

Принадлежность объекта к слабоструктурированным системам существенно влияет на тип прогноза. Наличие факторов неполноты информации, стохастичности данных и даже принципиальной непредсказуемости конкретного поведения объекта предопределяет появление прогнозов, которые могут говорить лишь о возможности некоторых событий и явлений. Поэтому предлагается добавить к классификации по степени детерминированности объекта еще один тип - возможностью прогнозы. Их введение может быть оправдано тем, что в последнее время наряду с мето-

дами стохастического прогнозирования начали развиваться методы, основанные на теории возможностей, теории расплывчатых множеств, синергетике, когнитивном моделировании. Возможностные прогнозы могут быть получены в результате имитационного когнитивного моделирования на ориентированных графах, отражающих расплывчатую или возможностную взаимосвязь изучаемых показателей.

По критерию характера развития объекта во времени рассматривают прогнозы дискретные, непрерывные, апериодические, циклические.

Для дискретных прогнозов характерным является тренд со скачкообразным изменением значений показателя в фиксированные моменты времени. Циклические прогнозы представляют собою периодическую функцию времени в отличие от апериодических.

По критерию количественной оценки различают прогнозы точечные и интервальные.

Точечный прогноз представлен в виде единственного будущего значения показателя. Интервальный прогноз - это доверительный интервал, внутри которого с определенной вероятностью располагаются значения показателя.

Перечисленные типы прогнозов отражают различные аспекты прогнозирования и, очевидно, что каждый конкретный прогноз может подходить под систему критериев. Типизация прогнозов необходима для облегчения процесса выбора метода (совокупности методов) прогнозирования, обоснования границ его применения, а также для обоснования необходимости разработки новых приемов и методов прогнозирования для объектов различной сложности.

В настоящее время в жизни социума роль прогноза существенно воз-

росла, а проблемы прогнозирования стали значительно сложнее. Поэтому возрастает роль эффективной методологии прогнозирования и планирования в практике управления современными слабоструктурированными системами.

Методология - это совокупность приемов исследования с целью познания и преобразования действительности.

Как показывает обзор работ в области прогнозирования, современная теоретическая мысль охватила широчайший круг проблем и предложила не только большой набор методов прогнозирования, но и методы установления принципиальной возможности или невозможности прогноза для некоторых динамических систем [1, 2, 3, 4, 5].

Методология социально-экономического прогнозирования так же, как и любого другого вида прогнозирования включает общефилософские методы конкретной науки. Но подход к изучению социально - экономических процессов в определенной степени зависит от позиции исследователя, поэтому есть смысл рассмотреть различные подходы в целях определения их содержания и возможностей.

Как известно, философский метод познания содержит диалектику, основу которой составляют наиболее общие законы развития природы и общества, а также принципы научного мышления. Тактика исследований показывает, что наиболее эффективным является диалектический подход, в рамках которого хорошо реализуется и материалистическое отношение к истине и практике, и системный подход, и различные логические основания проведения исследования. Диалектический подход основан на связях, рождаемых противоречием. Ос-

новные принципы диалектического подхода: объективности, движения и развития, противоречивости, научности, проверяемости практикой, взаимодействия, целостности, относительности, генетической и исторической определенности. Общеизвестно, что принципами научного мышления являются: индукция, дедукция, анализ, синтез, аналогия, сравнение, эксперимент. Научный анализ осуществляется по трем этапам: ретроспекция, диагноз, проспекция. Воспользуемся определениями этих понятий.

Ретроспекция - этап прогнозирования, на котором исследуется история развития объекта прогнозирования для получения его систематизированного описания. На этой стадии происходит: сбор, обработка, хранение информации, необходимой для прогнозирования, а также оптимизация состава источников и методов измерения и представления ретроспективной информации, уточнение и окончательное формирование структуры и состава характеристик объекта прогнозирования.

Диагноз - этап прогнозирования, на котором исследуется систематизированное описание объекта с целью выявления тенденции его развития и выбора моделей и методов прогнозирования. Проводится анализ объекта, который лежит в основе прогнозной модели. Анализ заканчивается разработкой модели прогнозирования и выбором адекватного метода прогнозирования.

Проспекция - этап, на котором по данным диагноза разрабатываются прогнозы развития объекта в буду-шем, производится оценка достоверности, точности или обоснованности прогноза (верификация), а также реализация цели прогноза путем объединения конкретных прогнозов на основе принципов прогнозирования

(синтез). Выявляется недостающая информация, уточняется предыдущая, корректируется модель.

Итак, в процессе научного анализа вырабатываются методика прогнозирования и методология научного предвидения. В дальнейшем при их разработке будем основываться на общепринятых определениях.

Методика прогнозирования - это совокупность специальных правил, методов, приёмов прогнозирования.

Метод прогнозирования - это совокупность приёмов и способов мышления, позволяющих на основе анализа ретроспективных данных, экзогенных (внешних) и эндогенных (внутренних) связей объекта прогнозирования, а также в рамках рассматриваемого явления или процесса вывести суждение определенной достоверности относительно будущего развития объекта.

Прием прогнозирования - это одна или несколько математических, логических, экспертных операций, направленных на получение конкретного результата.

Методология научного предвидения в социально-экономических науках - это совокупность принципов, методов и показателей, применяемых в процессе прогнозирования и планирования.

Основные принципы прогнозирования: системность, согласованность, непрерывность, эффективность.

Рассмотрим теперь основные методы прогнозирования, используемые в современной практике прогнозирования.

Представленная на рисунке классификация методов прогнозирования является классификацией последовательного типа, имеющей целью наглядное представление в виде иерархического дерева совокупности методов современного прогнозирования

как некоторой системы. Каждый уровень классификации характеризуется своим классификационным признаком. Элементы каждого уровня представляют собой наименования принадлежащих им подмножеств элементов ближайшего нижнего уровня, причем подмножеств непересекаю-щихся. Элементы нижнего уровня представляют собой наименование узких групп конкретных методов прогнозирования (иногда из одного элемента), которые являются модификациями или разновидностями какого-либо одного, наиболее общего из них. В целом классификация является открытой, так как представляет возможность увеличивать число элементов на уровнях и наращивать число уровней за счет дальнейшего дробления и уточнения элементов последнего уровня.

На первом уровне все методы делятся на три класса по признаку “информационное основание метода”. Фактографические методы базируются на фактически имеющемся информационном материале об объекте прогнозирования и его прошлом развитии. Экспертные методы базируются на информации, которую поставляют специалисты-эксперты в процессе систематизированных процедур выявления и обобщения этого мнения.

Комбинированные методы выделены в отдельный класс, чтобы можно было относить к нему методы со смешанной информационной основой, в которых в качестве первичной информации используются фактографическая и экспертная. Например, при экстраполяции тенденции наряду с фактическими данными используют экспертные оценки.

Не следует относить к комбинированным методам те методы прогнозирования, которые к экспертной ис-

ходной информации применяют математические методы обработки или исходную фактографическую информацию оценивают экспертным путем. В большинстве случаев они достаточно хорошо укладываются в первый или второй из перечисленных выше классов.

Эти классы разделяются далее на подклассы по принципам обработки информации. Статистические методы объединяют совокупность методов обработки количественной информации об объекте прогнозирования по принципу выявления содержащихся в ней математических закономерностей развития и математических взаимосвязей характеристик с целью получения прогнозных моделей. Методы аналогий направлены на то, чтобы выявлять сходство в закономерностях развития различных процессов и на этом основании производить прогнозы. Опережаюшие методы прогнозирования строятся на определенных принципах специальной обработки научно-технической информации, реализующих в прогнозе ее свойство опережать развитие научно-технического прогресса.

Экспертные методы разделяются на два подкласса. Прямые экспертные оценки строятся по принципу получения и обработки независимого обобщенного мнения коллектива экспертов (или одного из них) при отсутствии воздействий на мнение каждого эксперта мнения другого эксперта и мнения коллектива. Экспертные оценки с обратной связью в том или ином виде воплощают принцип обратной связи путем воздействия на оценку экспертной группы (одного эксперта) мнением, полученным ранее от этой группы или от одного из ее экспертов.

Третий уровень классификации разделяет методы прогнозирования

на виды по классификационному признаку “аппарат методов”. Каждый вид объединяет в своем составе методы, имеющие в качестве основы одинаковый аппарат их реализации. Так, статистические методы по видам делятся на методы экстраполяции и интерполяции; методы, использующие аппарат регрессионного и корреляционного анализа; методы, использующие факторный анализ.

Класс методов аналогий подразделяется на методы математических и исторических аналогий. Первые в качестве аналога для объекта прогнозирования используют объекты другой физической природы, другой области науки, отрасли техники, однако имеющие математическое описание процесса развития, совпадающее с объектом/прогнозирования. Вторые в качестве аналога используют процессы одинаковой физической природы, опережающие во времени развитие объекта прогнозирования.

Опережающие методы прогнозирования можно разделить на методы исследования динамики научнотехнической информации; методы исследования и оценки уровня техники. В первом случае в основном используется построение количественнокачественных динамических рядов на базе различных видов НТИ и анализа и прогнозирования на их основе соответствующего объекта. Второй вид методов использует специальный аппарат анализа количественной и качественной информации, содержащейся в НТИ, для определения характеристик уровня качества существующей и проектируемой техники.

Прямые экспертные оценки по признаку аппарата реализации делятся на виды экспертного опроса и экспертного анализа. В первом случае используются специальные процедуры формирования вопросов, организа-

ции получения на них ответов, обработки полученных ответов и формирования окончательного результата. Во втором—основным аппаратом исследования является целенаправленный анализ объекта прогнозирования со стороны эксперта или коллектива экспертов, которые сами ставят и решают вопросы, ведущие к поставленной цели.

Экспертные оценки с обратной связью в своем аппарате имеют три вида методов: экспертный опрос; генерацию идей; игровое моделирование. Первый вид характеризуется процедурами регламентированного неконтактного опроса экспертов перемежающимися обратными связями в рассмотренном выше смысле. Второй - построен на процедурах непосредственного общения экспертов в процессе обмена мнениями по поставленной проблеме. Он характеризуется отсутствием вопросов и ответов и направлен на взаимное стимулирование творческой деятельности экспертов. Третий вид использует аппарат теории игр и ее прикладных разделов. Как правило, реализуется на сочетании динамического взаимодействия коллективов экспертов и вычислительной машины, имитирующих объект прогнозирования в возможных будущих ситуациях.

Наконец, последний, четвертый, уровень классификации подразделяет виды методов третьего уровня на отдельные методы и группы методов по некоторым локальным для каждого вида совокупностям классификационных признаков, из которых указать один общий для всего уровня в целом невозможно.

Анализ вышеизложенных подходов к прогнозированию, а так же теоретических и практических вопросов инвестиционного дела позволил автору разработать следующую методоло-

гию прогнозирования динамики объемов инвестиций в основной капитал за счет всех источников финансирования на территории региона, развития структурно-инвестиционной системы региона.

На первом этапе прогнозирования необходимо собрать следующую фактическую информацию:

- О динамике объема инвестиций в основной капитал по кругу крупных и средних предприятий и организаций региона за последние пять лет (в разрезе отраслей народного хозяйства) -База данных №1.

- О динамике источников инвестиций в основной капитал по кругу крупных и средних предприятий и организаций региона за последние пять лет- База данных №2.

- О динамике объема инвестиций в основной капитал по полному кругу предприятий и организаций региона за последние пять лет- База данных №3.

Источниками информации являются отчетные данные территориального органа Федеральной службы государственной статистики.

На втором этапе прогнозирования статистическими методами (экстраполяция подбором простых стандартных функций в информационной среде Microsoft Excel) необходимо определить основные тенденции развития капиталовложений (пассивный прогноз) по Базам данных №1 - №3. Получим следующие базы данных:

- Статистический прогноз объемов инвестиций в основной капитал на период до трех лет по кругу крупных и средних предприятий и организаций региона (в разрезе отраслей народного хозяйства) - База данных №4.

-Статистический прогноз источников объемов инвестиций в основной капитал на период до трех лет по

кругу крупных и средних предприятий и организаций региона - База данных №5.

- Статистический прогноз объемов инвестиций в основной капитал на период до трех лет по полному кругу предприятий и организаций региона

- База данных №6.

На третьем этапе необходимо произвести экспертный (пассивный, с обратной связью) прогноз капиталовложений по кругу крупных и средних, а так же по полному кругу предприятий и организаций региона. В итоге получаются следующие базы данных:

- Экспертный прогноз объемов инвестиций в основной капитал на период до трех лет по кругу крупных и средних предприятий и организаций региона (в разрезе отраслей народного хозяйства) - База данных №7.

- Экспертный прогноз источников объемов инвестиций в основной капитал на период до трех лет по кругу крупных и средних предприятий и организаций региона - База данных №8.

- Экспертный прогноз объемов инвестиций в основной капитал на период до трех лет по полному кругу предприятий и организаций региона

- База данных №9.

На четвертом этапе лицом, формирующим прогноз, обосновывается наиболее адекватный пассивный прогноз (экспертный, либо статистический).

На четвертом этапе, с позиции поставленной цели проводится активный прогноз развития структурноинвестиционной системы региона, строится когнитивная модель вышеуказанной системы данные адекватного пассивного прогноза, задействованные в модели, подвергаются влиянию управляющих факторов.

о

■Я

3

I

а

1. ХЛгемжпгсе охаподгаод хюлишшми

2. 'лхтршсотждсяподбсрам простых стиндартньи ф^ньций

3. Зшршоошфа с дасьингировшием данных

4. &Е1рапа1ЯЦКЖ функции с гибкой структурой

5. Экстр«палжципо агисишщмьривыут

|Н й 1

б. Авторегрессионные моделипр<гназиров«ния

7. Шрные и ступе нксгые надое ляции и ре гресси

Модели множе ственкыхрегре саши коррекций

9. Ь!»шоненгны’( *н*лкзьомгшкенг* гфогкодфомння

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

10 1уЬог о ф «ьторные модели управления объема«

11. ЭБГГрШОПЦЕИШНЬ» 1фОГНО3Ы фЩ-ТОрНКЕ СТДгТИТР

12 Вколспиесьие модели рост*чис л» изобретений

13 ЙГОЛОГ* - ТеХЕПМеСЬИе *Н1ЛЮГИ

14 'лхяалшнеские лрагнозыпо опере^вощщ с тркне

15 Прогнозите жикипо опережаьощгй облюй

21. Индивидуальный - экспертный опрос

22. Коллективный экспортный опрос

23. Построение сценария раз вития

24. Историко-логический аналт

25. Метод экспертных комиссий

26. Морфологический анализ

27. С иноптическая модель

28. Дельфийский метод

29 Метод эвристичесюго прогнозирования

30 Методы юллектавной генерации идей

31. Метод деструктив ной отнесений оценки

32 Динамичесьзсй концептуальный аналхп

33. Политические игры

34.Э

юномические игровые модели

.

16. МЕТОДЫ пн* лиз* дшхмиьи ПГГеНГОВ»НИЯ н!1

17. П’.'блю'жцкхнные ме тоды прогн ил ф о б на 13

15 . Цитно-индексные методыпрагнозиров«ния

н

19. Генеральные определительные таблицы 111

20 . Анализ коэффициента полноты уровня техники

Далее лицом, принимающим решение о наиболее актуальных стратегиях развития структурно-инвестиционной системы региона рассматрива-

1. Льюис К.П. Методы прогнозирования экономических показателей. М.: Финансы и статистика, 1986.

2. Матрусов Н.Д. Региональное прогнозирование регионального развития России. М.:Наука,1995.

3. Парсаданов ГА. Планирование и прогнозирование социально-экономической

ются всевозможные варианты развития модели, и принимается и обосновывается наиболее эффективный вариант.

-------------- СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

системы страны (теоретико-методологические аспекты). - М.:ЮНИТИ-ДАНА,2001.

4. Рабочая книга по прогнозированию:/

Под ред. И.В. Бестужева. - М.:

Мысль,1982.

5. Эйсснер Ю.Н. Организационноэкономические измерения в планировании и управлении. - Л.: ЛГУ, 1998. ШИЗ

— Коротко об авторах

Щербакова Т.А. - кандидат экономических наук, Таганрогский институт управления и экономки, доцент кафедры «Экономика и финансы».

Статья представлена кафедрой экономики и финансов Таганрогского института управления и экономки.

---------------------------------- ДИССЕРТАЦИИ

ТЕКУЩАЯ ИНФОРМАЦИЯ О ЗАЩИТАХ ДИССЕРТАЦИЙ ПО ГОРНОМУ ДЕЛУ И СМЕЖНЫМ ВОПРОСАМ

Автор Название работы Специальность Ученая степень

ОТКРЫТОЕ АКЦИОНЕРНОЕ ОБЩЕСТВО «НАУЧНО-ПРОИЗВОДСТВЕННОЕ ОБЪЕДИНЕНИЕ «БУРОВАЯ ТЕХНИКА» - ВНИИБТ»

БОЗЫРЕВ Юрий Семенович Методы предотвращения смятия обсадных колонн глубоких скважин в сложных горно-геологических условиях 25.00.15 д. т.н.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.