CC BY
36
КАЦКО И.А.
направления системных исследований в социально-экономических системах для решения проблем
управления
Управление в социально-экономических системах должно иметь объективный, научно обоснованный механизм разработки и реализации стратегий развития, достижения конкретных целей - повышения уровня жизни населения, устойчивого функционирования всех отраслей хозяйства, снижения безработицы, обеспечения членов общества материальными и духовными благами и т.д. В настоящее время управление СЭС осуществляется за счёт специальных экономических и социальных рычагов: ставок налогов, социальных выплат, кре-_[] дитования и инвестирования сельского хозяйства, выплат за второго ребёнка и т.д. Однако часто эти меры не системны и не позволяют достигать поставленные цели: увеличения бюд-ю жета, помощи нуждающимся гражданам, реанимации сельского хозяйства и т.д. Мы видим основную проблему в том, что, несмотря на прогресс в понимании человеком окружающего ^ мира и протекающих в нём процессов - осознании системности и взаимосвязи многих при-^ родных, социальных и экономических явлений, управление СЭС зачастую носит «пожарный» и] характер и не отвечает принципам системного подхода. В [4] приводится возможность моде]> лирования сценариев развития СЭС при внесении определённых управляющих воздействий ° на основе использования систем дифференциальных уравнений. Этот подход, безусловно, имеет право на жизнь, однако он предполагает структуру модели известной, что можно под-
□ вергнуть сомнению для СЭС - внешние воздействия могут легко изменить и структуру моде-
□ ли, и взаимосвязи. Именно поэтому мы считаем, что наряду с подходом, рассматриваемым в [4], необходимо рассматривать несколько альтернативных подходов с использованием всей
"V" ретроспективной информации о СЭС в предположении сохранения тенденций развития в о ближайшем будущем. В настоящее время существует конструктивная возможность синтеза ю систем управления на основе сочетания системного подхода к управлению СЭС со средствами о когнитивного анализа и интеллектуального анализа структурированных данных. Методологи гической основой управления с современной научной точки зрения должен быть системный ^ анализ. Системный анализ предполагает целостное изучение объекта и представление его в ^ виде системы. Согласно современному представлению в теории систем - нет и не может быть
0 единственного определения системы [5]. Одно из многих определений системы звучит так:
1 «система - это средство достижения цели» [6]. Таким образом, рассмотрение каждым субъекта том социальных и экономических отношений в обществе с точки зрения определённых целей
приводит к различным системам. ^ Сопоставительный анализ изучения проблем принятия решений позволяет выделить о три типа информации (исходных данных), соответствующих нашим знаниям об изучаемом
2 объекте: структурированная информация - представленная в общем виде в виде таблиц ко-5 личественно-качественных данных о функционировании объекта; неструктурированная ин-о формация - не поддающаяся количественному описанию и упорядочению в виде таблиц; сла-
0 боструктурированная информация - часть, которой может быть упорядочена в виде таблиц количественно-качественных признаков, а часть поддаётся описанию только на качествен-
^ ном уровне. Таким образом, можно сопоставить информации об объектах типы данных: для структурированной информации - структурированные количественно-качественные дано ные, для неструктурированной информации - неструктурированные качественные данные, ™ для слабоструктурированной информации - слабоструктурированные данные. Управление § и принятие решений в социально-экономических системах (СЭС) следует отнести к классу ^ объектов, характеризующихся наличием слабоструктурированной информации.
1 Принятие решение о выборе некоторых управляющих воздействий для достижения це-о лей СЭС на основании оценок экспертов и собственных предпочтений лица принимающего о решения (ЛПР) является недостаточным, так как упускается использования ретроспективной 00 информации, которая скапливается в базах данных, базах знаний, бумажных, электронных
носителях. Большинство региональных социально-экономических систем можно охарактеризовать разнообразной количественно-качественной информацией, часто имеющейся в соответствующих департаментах, министерствах, статистических управлениях разного уровня. Для этого предлагается систему взаимодействия объекта управления и системы управления детализировать с учётом возможностей анализа информации о деятельности и развитии СЭС. Это в равной степени относится ко многим социально-экономическим системам, в том числе АПК и рынку труда.
В предлагаемом варианте - это когнитивный анализ, прикладная статистика, Data Warehouse - хранилища данных, OLAP - многомерный анализ данных, Data Mining - добыча данных, Knowledge Discovery in Databases - обнаружение знаний в базах данных [1, 3].
Уточним определение управления в СЭС: управление - это процесс воздействия ЛПР на систему для достижения системой целей за счёт решения задач формирования целей, организации, планирования, координации, руководства, контроля и оценки управляющих воздействий. В частности для реализации управления в дополнение к традиционной схеме функций менеджера А.Файоля рассматривать экспертов группы руководителя, формирую- ^ щих цели и экспертов рабочей группы, с помощью которых эти цели реализуются. Сравнение ь характеристик систем управления в технических и социально-экономических системах по- щ казало, что, несмотря на определённое сходство общих принципов управления, между ними существует значительная разница.
Во-первых, внешнее описание технических систем обычно основывается на киберне- Z тической модели типа «чёрный ящик», для которой известны входы и выходы; СЭС может ^ характеризоваться в виде информационной модели - баз данных и баз знаний. Во-вторых, внутреннее описание технических систем обычно сводят к дифференциальным (реже интег- о ральным) уравнениям; социально-экономические системы обычно описываются числовыми характеристиками, таблицами, статистическими моделями. В-третьих, технические системы обычно замкнуты (то есть внешние возмущения можно принимать за случайные шумы); СЭС □ открыты, для них характерны внешние возмущения, способные изменить структуру систе- ^ мы. Цель управления техническими системами - оптимальный режим работы; СЭС - сложные О организационные системы и их внутренняя цель - выживание за счёт изменения структуры, ö связей и т.д. Управление в технических системах преимущественно оперативное без участия Ей человека; для СЭС характерно тактическое (среднесрочное) и стратегическое (долгосрочное) § управление с непосредственным участием человека. ^
Регулирование технических систем осуществляется с помощью прямой или обратной § связи. В СЭС регуляторами являются законы, положения вышестоящих органов. Точность > исходных данных в технических системах обуславливается точностью контрольно-изме- 2 рительных приборов. Данные о СЭС обычно зашумлены, часто по разным причинам иска- ^ жены. Контролирование процесса управления в технических системах может осуществля- iE ется с разными промежутками дискретизации, а в СЭС - периодически с использованием о показателей-индикаторов. Следует отметить, что общей проблемой для всех СЭС является ö асинхронность наблюдений за различными подсистемами изучаемой системы, а так же определённый лаг реакции системы после внесения управляющих воздействий. Управление £5 - это одна из задач системного анализа наряду с идентификацией, реализацией, наблюда- £5 емостью и т.д. Эти задачи взаимосвязаны и часто рассматриваются и решаются в разных g последовательностях, но все они имеют целью - дать целостное описания объекта с раз- g ных точек зрения, выбор которых определяется целями исследования. Если наша основная о цель - управление сложным объектом, характеризующимся количественной и качествен- оной информацией то можно предложить следующую последовательность: 1) когнитивное s описание объекта и его структурный анализ (СЭС) (в определённом смысле может рассмат- о риваться как внешнее описание объекта); 2) импульсное моделирование когнитивного m описания, позволяющее с глобальной точки зрения оценить сценарии развития системы; 3) выделение подсистем, характеризующихся количественной информацией; 4) построение ô моделей внутреннего описания системы; 5) согласование внутреннего и внешнего описа- ji ний; 6) при рассогласовании - возвращение к 4); 7) выбор управляющих воздействий; 8) контроль процесса управления; 9) оценка управления и при необходимости возвращение § на этапы 1), 3). ^
1 3D
Когнитивное моделирование в СЭС предлагается с точки зрения системного подхода рассматривать в качестве внешнего описания системы. Анализ известных методов когнитивного моделирования показал, что существует три основных подхода: алгебро-геометрический, основанный на теории алгебраических инвариантов; информационный, основанный на обобщении мер количественной и качественной информации; имитационного моделирования на основе динамического программирования. Наиболее общим является алгебро-геометричес-кий подход, ввиду наименьшего количества априорных предположений при анализе когнитивной карты и ориентированный практически только на топологию изучаемой системы. Основные принципы когнитивного моделирования и импульсного моделирования в когнитивных моделях изложены в [2].
Для проведения системных исследований в указанном направлении необходимо создать систему поддержки принятия решений (СППР) для решения задач управления. Рассмотрим два типа требований, которым она должна удовлетворять.
Общие требования к системам поддержки принятия решений в СЭС: 1) способность выра-О батывать обоснованные решения на основании количественной и качественной информации ¡5 о функционировании социально-экономических систем; 2) для согласования планов иссле-u дований и получения непротиворечивых результатов необходимо создание аналитической J рабочей группы из специалистов сопряжённых направлений, а также математиков и специа-^ листов по программному обеспечению; 3) для обработки печатной информации необходимо ^ создавать электронные библиотеки и анализировать нужную информацию средствами Text Mining; 4) СППР должна развиваться: совершенствоваться программное обеспечение; обнов-Lfi ляться базы данных и знаний; пополняться электронные библиотеки; 5) СППР должна учиты-q вать особенности функционирования СЭС.
Ь Для подсистемам СППР должны выполнятся частные требования: 1) реализуемость, 2)
адаптивность,3) совместимость, 4) надёжность. □ Реализация этих требований предполагает создание СППР как самостоятельной системы, ° так и как совокупности программных продуктов когнитивного, статистического и интеллектуального анализа данных (например - ПСКМ, Statistica, Deductor и (или) PolyAnalyst соответственно). Предлагаются следующие этапы анализа СЭС. £ На первом этапе эксперт формулирует проблемы исследования и предлагает систему £ концептов. В зависимости от имеющейся информации и её изменения цели и концепты могут о изменяться.
ш На втором этапе проводится идентификация концептов при этом:
1. Если концепты качественные, то задача сводится к когнитивному моделированию, ос-о нованному на алгебро-геометрическом подходе.
0 2. Если концепты количественные, то используются методы анализа табличных данных
1 и проводится идентификация имеющейся информации: 2.1. При наличии базы дан-^ ных, которая может обновляться, ориентируются на методы KDD (Knowledge discovery q in databases) и Data mining. 2.2 При наличии небольших объёмов не связанной ин-^ формации ориентируются на методы прикладной статистики и разведочного анализа
данных. 2.3. При наличии количественных и качественных концептов необходимо перейти к анализу на качественном уровне (1 и при возможности выделить подсистему с количественными концептами и перейти к 2.2). Далее строятся когнитивные - в виде графов и (или) численные модели происходит их о верификация (содержательная оценка), анализ результатов, принятие решений и разработка
0 рекомендаций.
01 Применение указанной идеологии позволит: изучать социально-экономические объекты s и окружающую их среду, при наличии как структурированной, так и слабоструктурирован-¡5 ной информации; рассматривать методы, позволяющие строить модели при различных апри-со орных предположениях относительно природы исходных данных (вероятностной, геометрической, когнитивной); выявлять законы и закономерности в данных, которыми описывается
о социально-экономическая система, для того чтобы правильно использовать эти законы при | решении задач управления и прогнозирования; изучать модели системы, разработанные с
2 помощью предлагаемой идеологии в компактном, ясной выраженном, наглядном и понятном g для лица принимающего решение (формул, таблицы, графиков), давать возможность анализа ^ и обоснования принятия управленческих решений.
1 31
литература
1. Берсегян А.А. и др. Методы и модели анализа данных: OLAP и Data Mining. БХВ-Петербург, 2004.
2. Горелова Г.В. Исследование слабоструктурированных социально-экономических систем: когнитивный подход. Ростов н/Д.: Изд-во Рост. ун-та, 2006.
3. Кацко И.А. Практикум по анализу данных на компьютере / Под ред. Гореловой Г.В. Краснодар: КубГАУ, 2007.
4. Коптюг В.А., Матросов В.М., Левашов В.К., Демянко Ю.Г. Глобальные предпосылки перехода России на путь устойчивого развития // Новая парадигма развития России (комплексные проблемы устойчивого развития) // Под. ред. В.А. Коптюга, В.М. Матросова, В.К. Левашова. М.: Академия, Изд-во МГУК, 1999.
5. Пащенко Ф.Ф. Введение в состоятельные методы моделирования систем. М.: Финансы и статистика, 2006.
6. Перегудов Ф.И.,Тарасенко Ф.П. Введение в системный анализ. М.: Издат. дом ГУ - ВШЭ,
1989. П
_о ь Ü (□ J
_^
а
НЕГЕЯН А.А. Z
проблемы льготного кредитования ^ молодёжного бизнеса £
N □
Роль кредита в рыночной экономике трудно переоценить. Он обеспечивает трансфор- □ мацию денежного капитала в ссудный и регламентирует отношения между кредиторами и ^ заемщиками. Кредит обеспечивает аккумуляцию свободных денежных капиталов и доходов ^ предприятий, личного сектора и государства для передачи за плату во временное пользова- о ние. Кредит в рыночной экономике возник, как эффективный и эластичный механизм пере- ю лива капитала в перспективные отрасли развития экономики и с целью выравнивания нормы о прибыли. Он преодолевает ограниченность частного капитала и необходим для поддержания ф непрерывности кругооборота фондов действующих предприятий, обслуживания процесса s реализации продуктов, оказывает активное воздействие на объём и структуру денежной мас- ^ сы, стимулирует развитие производственных сил, платежного оборота, скорость обращения q денег, способствует ускорению процесса капитализации прибыли, а следовательно, концен- ï трации производства. m
Регулируя доступ заемщиков на рынок ссудных капиталов, представляя правительственные гарантии и льготы, государство ориентирует банки на преимущественное кредитование ^ тех предпринимателей, предприятий и отраслей, в деятельности которых оно заинтересовано. о В настоящей работе исследуются существующие механизмы кредитования сквозь при- 2 зму решения проблемы интеграции молодежи в отношения труда и занятости. В этой связи 2 актуализируется (для получения государственных преференций) роль молодежного рынка g труда. Его состояние по данным 2006 г. [4, с. 144] состоит в следующем: средняя продолжи- о тельность безработицы в России составила 6,2 месяца, до четырех месяцев увеличилась доля ^ временной безработицы, и превысила годовой рубеж «застойная» безработица (по сравне- ^ нию с 2005 г.). При средней безработице в 9,5% для всего спектра населения в возрасте 15-72 =| года, безработица среди молодежи распределена таким образом: 32% среди молодежи 15-19 о лет, 16% - 20-24 года, 10% - 25-29 лет. Наиболее острый характер носит эта проблема на m Юге России. §
Основными направлениями государственного регулирования являются: политика цент- ^ рального банка в отношении кредитно-финансовых институтов, особенно банков; налоговая i политика правительства в смешанных (полугосударственных) или государственных кредит- о ных институтах; законодательные мероприятия исполнительной и законодательной власти, о регулирующей деятельность различных институтов кредитной системы [5]. Ô)
