CC BY
61
инж.-экон. акад.» - Набережные Челны: Изд-во Камской госуд. инж.-экон. акад., 2007. - 180 с. - Библиогр.: с.167-180.
12. Пуряев А.С., Рыбкина Е.А., Шарифуллина Э.Н. Несовершенство оценки синергетической эффективности и эффекта / Казанская наука. - №7. -2010. -Казань: Изд-во Казанский Издательский Дом, 2010. - С.76-81.
13. Экономика сотрудничества или экономическая синергетика в примерах и задачах [Электронное издание]: - Режим доступа: http://www.tartaria.ru/Obshestvo/Ekonomiks/Sinergetika.aspx - Загл. с экрана.
УДК 303.4.02
НЕКОТОРЫЕ ПОДХОДЫ К ИССЛЕДОВАНИЮ РАЗВИТИЯ СОВРЕМЕННЫХ СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКИХ СИСТЕМ
Радковская Елена Владимировна, старший преподаватель кафедры Моделирования и компьютерных технологий Уральский государственный экономический университет г. Екатеринбург, Россия rev@ekat.ru
Статья посвящена анализу подходов к исследованию развития социально-экономической системы современного общества. Дан обзор методов иконологи-ческого, когнитивного и синергетического моделирования.
Ключевые слова: развитие, рост, моделирование, иконология, когнитивные технологии, синергетика.
SOME APPROACHES TO RESEARCH OF DEVELOPMENT OF MODERN SOCIAL AND ECONOMIC SYSTEMS
Radkovskaya Elena, the senior lecturer of faculty
of Modelling and computer technologies Ural state economic university, Ekaterinburg, Russia rev@ekat.ru
Article is devoted to the analysis of approaches to research of development of social and economic system of a modern society. The review of methods iconological, cognitive and synergetrics modelling is given.
Keywords: development; growth; modelling; iconology, cognitive technologies, synergetrics.
Несмотря на чрезвычайную распространенность понятия «развитие социально-экономических систем», взгляды различных ученых на процесс и проблемы развития современных социально-экономических систем отличаются многообразием и неоднозначностью трактовок. Во многих выступлениях и публикациях политиков, социологов и экономистов, касающихся этой темы, экономическое развитие практически отождествляется с ростом экономики. Если, к примеру, речь
идет о развитии региона, то зачастую его развитие рассматривается как рост основных показателей, характеризующих развитие социально-экономической системы региона.
Однако на наш взгляд, разница между понятиями роста и развития весьма существенна. Развитие - естественный, глобальный, необратимый процесс, протяженный во времени от момента зарождения системы до момента ее исчезновения. Развитие характеризует изменение системы не только в количественном, но и, что очень важно, в качественном плане. Процесс развития не только включает в себя образование (появление) новых качеств, но и - для конкретного общества -имеет целью повышение качества жизни членов этого общества. По нашему мнению, развитие, в качественном отношении, стоит в одном понятийном ряду с такими категориями как изменения, трансформация и эволюция. Развитие - неизбежный и непрерывный процесс, являющийся нелинейным для большинства сложных систем, таких как социально-экономическая система.
Как отмечают ученые Уральского государственного экономического университета, экономическое развитие многогранно, противоречиво и запутанно. Оно не укладывается в узкие рамки непрерывного и однолинейного роста как отражения поступательного прогресса [1].
Одной из внутренних естественных закономерностей развития экономики является циклический характер колебаний темпов экономического роста и интенсивности сдвигов в структуре народного хозяйства [1]. Исследование волнообразного (циклического) развития экономики и общества позволяет отказаться от упрощенного представления о сути экономического прогресса, сводящего его к непрерывному и монотонному росту.
Углубленное изучение циклических процессов в экономике, начало которому положил великий русский ученый Н.Д. Кондратьев и которое получило продолжение в работах многих российских и зарубежных исследователей, позволило сделать вывод о том, что цикличность является внутренней закономерностью экономической динамики, имманентно присущей экономике как целостной системе [2]. Формирующийся в результате подход к пониманию процесса развития допускает возможность не только прогрессивного (ассоциирующегося с ростом), но и тупикового и даже нисходящего развития. Более того, по мнению группы московских ученых, занимающихся проблемами эффективного экономического роста, развитие со знаком «плюс» не является неизбежностью. Оно скорее определяется потенциальной возможностью, реализация которой зависит от наличия целого комплекса специфических условий, конкретное содержание которых позволяет заключить вероятность или нисходящего, или тупикового развития, закрывающих возможность дальнейшего восходящего развития [3].
На разных этапах своего развития любая система может находиться в одном из трех возможных состояний: рост (прогресс), гомеостаз (неизменность) и падение (регресс), при этом смена состояний является естественным процессом, обусловленным, в частности, циклическими колебаниями. Поэтому развитию на каждом конкретном этапе можно дать качественную оценку - положительную или отрицательную.
Рост же представляет собой преимущественно количественную оценку -оценку наличия и величины прогрессивных изменений. Наличие роста (в случае анализа позитивно-направленного показателя) позволяет говорить о прогрессив-
ном развитии системы на каком-то определенном отрезке времени. Т.е., фактически, эффективный экономический рост можно назвать движущей силой, условием эффективного экономического развития.
Однако, поскольку рост - лишь один из возможных вариантов развития системы, ассоциировать любое движение только с движением вверх было бы неверно. Усугубление же неточности отождествлением понятий роста и развития ведет к еще большему отходу от понимания реального положения вещей. В частности, развитие может быть устойчивым при полном отсутствии какого-либо роста, в том числе устойчивого.
Рост - как численная по своей сути мера - сам по себе не может знаменовать качественных изменений в системе. Он может лишь количественно оценить их. Поэтому в сложной открытой системе, к классу которых относится и социально-экономическая, для оценки роста и развития необходим синтез различных подходов, обеспечивающих возможность анализа различных аспектов происходящих в системе изменений.
Использование различных подходов, адекватных разнообразным по своим целям исследованиям, должно не только преследовать цель оптимальным образом обрисовать анализируемую ситуацию с помощью наиболее подходящей модели, но и отвечать требованию достаточной прозрачности и наглядности, что особенно важно для не специалистов в области математических методов. К примеру, моделирование богатейшего спектра социальных взаимодействий с помощью разработанного к настоящему времени весьма обширного математического аппарата наталкивается на трудности, связанные с неумением ученых-социологов строить или хотя бы грамотно описывать желаемые модели социальных процессов, а математики, умеющие это, в свою очередь, не владеют предметной областью. При этом в социальных науках, как замечает академик В.И. Арнольд, конкретный вид взаимосвязей часто неизвестен, поэтому необходимо исследование поведения систем для целого класса функций [4]. Сложившаяся ситуация подталкивает к внедрению новых, нетрадиционных подходов к анализу и моделированию социально-экономических процессов, адаптированных к реальным нуждам исследователей.
Одним из таких подходов к адаптированной формализации анализа социальных процессов становится иконологическое моделирование, разрабатываемое как новый инструмент для изучения социологических проблем. Иконологическое моделирование представляет собой набор средств, позволяющих социологам самостоятельно формализовывать содержательные модели и проводить их исследования, опираясь не на сложный математический аппарат, а на современные компьютерные технологии визуализации информации [5]. В качестве основных инструментов иконологического моделирования выступают моделирование причинно-следственных связей, клеточное моделирование и моделирование структурных взаимосвязей и сетевых взаимодействий.
Моделирование причинно-следственных связей используется для исследования моделей многофакторных, нелинейных систем на макроуровне. Автоматический подбор и графическая интерпретация уравнения, отображающего изучаемую ситуацию, предоставляет социологам эффективный, не требующий приобретения сложных математических знаний и навыков, инструмент исследования поведения систем, эффективность которого увеличивается с ростом сложности системы.
Иконология предоставляет возможности и для изучения естественной среды, для чего предлагается использовать синергетический аппарат клеточного моделирования. Например, с помощью клеточных автоматов (представляющих собой сети элементов, меняющих свое состояние в дискретные моменты времени), по мнению американского математика Джона фон Неймана, целесообразно моделировать такие сложные процессы как самовоспроизведение и турбулентность. Анализ поведения клеточных автоматов показал, что их эволюция во многом аналогична динамике сложных нелинейных систем [6]. Модели клеточных автоматов достаточно успешно применяются для решения прикладных задач анализа социальных процессов. Так, например, в цикле работ Т. Брауна рассматривается целый ряд контекстуальных моделей электорального процесса, а индийскими учеными реализована модель диффузии инноваций. Кстати, по их мнению, клеточное моделирование позволяет строить значительно более реалистические модели рынка, чем традиционные подходы [7]. Приемы клеточного моделирования могут быть использованы также для решения более сложных, динамических задач, когда параметры или структура системы изменяются с течением времени.
Еще одним базовым инструментом иконологического моделирования является моделирование структурных взаимосвязей и сетевых взаимодействий. Современные условия ускорения и активизации социальной жизни - в частности, бурное развитие информационных сетей, таких как Интернет - диктует необходимость более углубленного изучения сетей социальных контактов и выработки приемов их функционирования. Возможности представления и изучения подобных систем могут быть реализованы с помощью теории графов, которая ориентирована на анализ структуры: отдельных элементов социально-экономической системы и взаимосвязей между ними. Сетевое моделирование, базирующееся на использовании теории графов, позволяет не только отобразить связи различных подсистем, но и с помощью построения сетевой (в т.ч., графической) модели оптимизировать работу системы, опираясь на параметры взаимосвязей ее элементов.
По мнению Ю.М. Плотинского применение иконологического моделирования создает необходимые условия для синтеза социологии, информатики и математики и позволит вывести применение математического анализа в социальных науках на качественно новый уровень [5].
Мировая и отечественная практика анализа и управления социально-экономическими системами в последние десятилетия ориентируется также на активизацию использования средств когнитивного моделирования. Применение данной методологии в экономике, социологии, психологии, политологии, экологии и других областях научного знания свидетельствует о перспективности данного направления, в частности, для решения задач социально-экономического развития современного общества. Это связано с тем, что специфика применения средств когнитивного моделирования заключается в их ориентированности на конкретные условия развития ситуации в той или иной стране, регионе, городе и т.д. [8].
Изначально возникшая как научное направление, изучающее познавательные аспекты деятельности, проблемы восприятия, познания и понимания окружающей действительности, к настоящему времени когнитология трансформировалась в междисциплинарное научное направление. Так, в приложении к региональным исследованиям когнитологический подход дает возможность усилить
конкретизацию анализа реального состояния и перспектив развития исследуемого региона, что позволяет повысить эффективность его управления.
Исследуя моделирование проблемных ситуаций, возникающих, в частности, в процессе развития социальных систем, Г. Саймон определил такие задачи как слабо структурированные, подразумевая под этим их возможный качественный характер, трудность формализации и наличие неопределенности [9]. В ходе анализа подобных ситуаций, достаточно характерных для экономических систем, применение точных формальных количественных моделей затрудняется необходимостью учета большого количества взаимосвязанных факторов и неоднозначностью их воздействия на ситуацию. В этом случае удобным инструментом исследования сложных, слабо структурированных систем является когнитивная структуризация, которая способствует лучшему пониманию проблем, выявлению противоречий и качественному анализу системы [10].
В сфере исследования регионального развития формирование когнитивной аналитической модели подразумевает выработку набора оптимальных решений в плане перспективного развития региона на основе определения базисных факторов ситуации с выявлением и обоснованием взаимосвязей между ними. Несколько расширяя традиционный подход, мы предлагаем в целях расширения информативности анализа учитывать не только качественный, но и количественный характер взаимовлияния факторов и их вклада в результирующий показатель. Самой важной задачей применения когнитивных технологий в моделировании процессов регионального развития мы считаем получение объективной, обусловленной целями исследования, оценки реальной ситуации, которая может стать основой принятия корректировочных управленческих решений.
Важным аспектом исследования развития современных социально-экономических систем является анализ их самоорганизации. Эффективным аппаратом моделирования и анализа условий, а также возможных сценариев развития систем является синергетика, называемая новой парадигмой XXI в.
Как наука о самоорганизации систем различной природы, синергетика изучает, в первую очередь, сложные системы, и важнейшей идеей в их исследовании является концепция иерархии упрощенных моделей, в основе которой лежит набор базовых математических моделей. Не ограничиваясь лишь анализом изучаемых ситуаций, синергетическая методология дает возможности прогнозирования и управления моделью.
Механизм синергетического моделирования уже достаточно давно и успешно применяется в исследованиях социально-экономических процессов, о чем свидетельствует популярность некоторых известных синергертических моделей, например, модели рыночных механизмов В.В. Лебедева, модели многоступенчатого управления В.И. Арнольда, модели конфликтной ситуации М.Н. Либенсона, модели системы образования Г.Г. Малинецкого и др.
По мнению Е.Г. Пугачевой и К.Н. Соловьенко, синергетический подход выглядит многообещающим и в решении новой глобальной проблемы современности - проблемы человека в меняющемся мире [11].
Не имея возможности подробно рассмотреть все разработанные к настоящему времени концепции и методологии исследований социально-экономического развития, тем не менее, можно сделать вывод о наработке богатого набора методов математического моделирования, позволяющих проводить анализ раз-
личных аспектов развития общества в широком спектре уровней. Как замечают многие исследователи, в наше время наступил период органического единения экономики, социологии, психологии, политологии и других гуманитарных дисциплин с математикой. Мы надеемся, что знание и применение новых подходов к исследованиям в различных областях на микро-, макро- и мегауровнях будет способствовать более успешному их анализу и прогнозированию и, в итоге, более прогрессивному развитию всей социально-экономической системы страны.
Литература
1. Анимица Е.Г. Цикличность модернизации российской экономики / Е.Г. Анимица, А.Т. Тертышный, Е.М. Кочкина. - Екатеринбург: Изд-во Академии управления и предпринимательства, 1999. - 112 с.
2. Кондратьев Н.Д. Проблемы экономической динамики. - М.: Издательство «Экономика», 1989. - 526 с.
3. Эффективный экономический рост: теория и практика / Под ред. Т.В. Чечелевой - М.: Издательство «Экзамен», 2003. - 320 с.
4. Арнольд В. И. «Жесткие» и «мягкие» математические модели // Математическое моделирование социальных процессов. - М: МГУ, 1998.
5. Плотинский Ю.М. Иконологическое моделирование. Новый инструмент социологов // Социологические исследования. - 2000. - № 5. URL: http://www.ecsocman.edu.ru/socis/msg/19000689.html (дата обращения: 27.10.10).
6. Лоскутов А.Ю. Введение в синергетику / А.Ю. Лоскутов, А.С. Михайлов. - М.: Наука, 1990.
7. Bhargava el at. A Stochastic Cellular Automata. Model of Innovation Diffusion // Technological Forecasting and Social Change. - 1993. - Vol. 44, № 1. - P. 8797.
8. Хаустова В. Е. Развитие когнитологии как научного направления и использование его при решении социально-экономических задач / В. Е. Хаустова, В. А. Зинченко // Фшансово-кредитна даяльшсть: проблеми теорп та практики: Збiрник наукових праць. - 2009. - № 2(7). URL: www.khibs.edu.ua /2(7)2009/ R5/ 3.pdf (дата обращения: 25.10.10).
9. Simon H.A. The new science of management decision - Englewood Cliffs, N.J., Prentice - Hall Inc., 1975.
10. Максимов В.И. Технологии информационного общества в действии: применение когнитивных методов в управлении бизнесом / В.И. Максимов, С.В. Качаев // РФФИ, Институт проблем управления РАН. URL: http://www.rfbr.ru/default.asp?doc_id=5222 (дата обращения: 20.10.10).
11. Пугачева Е.Г. Самоорганизация социально-экономических систем / Е.Г. Пугачева, К.Н. Соловьенко. - Иркутск: Изд-во БГУЭП, 2003. - 172 с.
