CC BY
40
КОГНИТИВНАЯ ЭКОНОМИКА COGNITIVE ECONOMY
УДК 331:316.346.32-053.6 ББК 65.240.591 С 12
А.А. Саак,
аспирант кафедры управления персоналом и кадровой политики Российского государственного социального университета, г. Москва. Тел.: +7 (916) 514-81-04, e-mail: andrey614408@yandex.ru
ПРИЧИННЫЙ АНАЛИЗ И КОГНИТИВНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ КАЧЕСТВА ЖИЗНИ МОЛОДЕЖИ
(Рецензирована)
Аннотация. В статье рассмотрена проблема занятости молодежи в контексте качества жизни населения страны. Проблема влияния занятости молодежи на рынке труда на качество ее жизни относится к классу слабоструктурированных проблем. Это обусловлено как множеством факторов, влияющих на занятость и часто связанных друг с другом, так и неопределенностью данных, неопределенностью причин изменений на рынке труда, как внутри, так и вне страны, и рядом других причин. Изучение этой проблемы и поиск обоснованных управленческих решений по проведению эффективной государственной молодежной политики требуют применения различных методов исследования. Для этого в статье рассмотрены возможности использования имитационного моделирования молодежного рынка труда и влияния занятости молодежи на качество ее жизни. Предложено использовать имитационное моделирование, основанное на когнитивном подходе к изучению сложных систем, таких как рынок труда. Когнитивная модель отображает причинно-следственные связи в сложной системе, и при изучении модели (когнитивном моделировании) возможно объяснять структуру системы и ее поведение. Предложено при разработке отдельных блоков когнитивной модели по статистическим данным использовать технологию причинного анализа. Раскрываются понятия качества жизни населения и особенности качества жизни молодежи. Приведен пример когнитивного моделирования качества жизни молодежи. Приведен пример моделирования сценариев на когнитивной модели.
Ключевые слова: молодежь, рынок труда, государственная молодежная политика, сложные системы, причинный анализ, когнитивное моделирование.
A.A.Saak,
Post-Graduate Student of the Department of Personnel Management and Personnel Policy, Russian State Social University, Moscow. Ph.: +7 (916) 514-81-04, e-mail: andrey614408@yandex.ru
CAUSE ANALYSIS AND COGNITIVE SIMULATION OF YOUTH QUALITY OF LIFE
Abstract. The article considers the problem of youth employment in the context of the quality of life of the country's population. The problem of the influence of
youth employment in the labor market on the quality of her life belongs to the class of semi-structured problems. This is due to both the multitude of factors affecting employment and often related to each other, and the uncertainty of data, the uncertainty of the causes of changes in the labor market both inside and outside the country and a number of other reasons. The study of this problem and the search for sound management decisions on the conduct of effective state youth policy require the use of various research methods. For this purpose, the article examines the possibilities of using the simulation of the youth labor market and the impact of youth employment on the quality of life. It is proposed to use simulation modeling based on a cognitive approach to studying complex systems such as the labor market. The cognitive model reflects cause-effect relationships in a complex system and in the study of the model (cognitive modeling) it is possible to explain the structure of the system and its behavior. The cognitive model reflects cause-effect relationships in a complex system and in the study of the model (cognitive modeling) it is possible to explain the structure of the system and its behavior. The concepts of the quality of life of the population and the characteristics of the quality of young people are revealed. An example of cognitive modeling of the quality of life of young people is given.
Keywords: complex systems, youth, employment, causal analysis, cognitive modeling, state youth policy.
Происходящие последние десятилетия изменения во всех сферах социальной и экономической жизни России самым радикальным образом отражаются на характере трудовых отношений, влияющих на качество жизни населения страны. Особенно эти трансформации отражаются на молодежном рынке труда и качестве жизни молодежи. В современных социально-экономических условиях развития российского общества именно молодежь оценивается как наиболее социально и экономически уязвимая в вопросах труда и занятости. В то же время происходящая после 90-х годов прошлого столетия смена поколений в Российской Федерации приводит к возрастанию роли молодежи в политических, экономических и социальных структурах общества. Поэтому становятся актуальными вопросы оценки молодежной занятости на современном российском рынке труда, исследования динамики поведения молодежи на рынке труда, анализа влияния занятости молодежи на качество жизни как всего населения страны, так и на качество жизни молодежи. Важнейшее значение имеет изучение роли молодежи в жизни современного общества, ее уровня образования и профессиональной квалификации,
нравственного облика и культурных потребностей. Следует отметить, что обозначенным проблемам уделяется много внимания в научных исследованиях, средствах массовой информации, правительственных документах. В стране существует государственная молодежная политика [1-3], которая направлена на поддержку молодежи на этапе социального, культурного, духовного и физического развития, выбора жизненного пути, образования, начала профессионально-трудовой и предпринимательской деятельности, создания семьи, приобщения к культурным ценностям, реализации общественно значимых инициатив молодых граждан, деятельности молодежных и детских общественных объединений. Целостная и последовательная государственная молодежная политика является важнейшим фактором устойчивого развития страны и общества, роста благосостояния ее граждан и совершенствования общественных отношений. Поэтому особо важно на всех этапах её разработки и проведения принимать обоснованные управленческие решения, оценивать возможные их последствия, осуществлять мониторинг реализации решений, учитывать изменяющиеся ситуации
во внутреннем и внешней российской среде. Дня обеипсчения эффектности всбх этии действий, особенно при разработке стратегий и программ поддержки молодежи, необходимо анализировать положение и роль молодежи всовремеином обществе, предварительнс приводить моделированиввозмсжных из, мененин качбэтла ивизнбмалодежии и ситуаций в молодежном секторе экономики. Необходимо теоретическое и практическое иссеедование молодежного тнитора рынкатродРт В этихцвлях ввтатьепредлаэаетсрз: исполъзосать ксгнитввниш и^с^^зсо.е; к исследованию бла^тируктуря-рованных примем зтнятосси молодежи, пршменить интврутгента-рий когнитивного моделирования сложноссеистем В4-16-иприианчый аналио [сС-СО]наэеше разрабоекн когнитиввюй молвлидля опредвлн-ния прнчинно-следстеснныесвядбй между обтьек тамививт емы,костиую назовдм «Кат:еетвежчзни мвлоде-жи», типтлизуя cтaтибтичоокyюи экспертнуюипформацию-
Когнитивное исследование проводится с целью рассмотрения влияние гчвадарстленноЧ молсдеж-ной пили-инт на качентсс жизни молодежи.
Приведем ираткую инфокуюм цию о когнитивном моделировании сложныхеистем^азвинатмом и ботах [8-16].Когнитисноб моделирос ванаб тpoизерчPося поэтспнт. Начал oмкoгиитивнотамрдслаpoиaния являетссч ргерабснка когнтиивной карты сжтемы, которая математически представляет собой знаковый ориентированный граф G:
G =<V,E>, (1)
где У=^. | V. е Т, 1=1, 2,...,е} - вершины когнитивной карты; Е=0е^ | eij е Е, У=1, 2,...,к} -дуги, отображающие отношения (причи н-но-следственные связи) между вершинам и.
К преимуществам когнитивной карты относится возможность видеть «всю картину в целом, не теряя деталей». Граф G задается также в виде матрицы отношений Ае :
2ы =) n, H = д л|
6, если V связано с V, 0, в противном случен
(2)
ады отношение н..=+1, есыт ^^¡^(ыль^^ыен^ыае
2уменьые^с^к^]не) с:ис^]лд^с4л bV. прлводот куво-личениео (умпньшению)дигнала в V.; а = -1, если увеличенин Сумлньшение) сиона.лв в
еигн алн ина V. н е в л и-
лет на вьршрнуУ^ 4 житу-
оЦИИ.
Определенные преобразования ]\6:^s^^^ea;4:.6 AG екнзсеожлуьыед4- проводит] матлматинеекий апализ разлинных свойств Ч]e]E;^"^asLO^]eг:-эeso обтекта на его
КОАНИТИВНОЙ МОдеЛИ
Когниьивнкн ^а,;ргга явояется ^спщ^<ы<згес^:^>о мап^]2]мд1ь^]ял1^ес»^о^еа когнитивное -еюделью. Едли nBeejgxsos^ecgLíi V1 вгктором ее eií4л^-чвеюдноосое
ОНат {хН'.:) ], ] ) а(, .. ., n; О ае I- , . ., К', 6 = 22, . . ., L ,
то когнитивная модель у ети веквгр-иый паоамnжpичecкиу ортраф. Если отношения между вершинами опре-делеьи24 кдн функции ]нметт мепто когнити титя модельв ваде еекгорд ноге» иaвiмeтpeгecк0E0 функционального opниaфо[6]1
Пасло рижра^тои aoАнигиунoй модели происходит переход ко вто-роми этапу когнитивного моделирования - вычислитплотомуэкспе-pимeнNг л[I^^oдí^J^n, для пpoыeдeния которого ргиработана программнат синтеми гогнитнвного мдделнфо-вания ПСКМ [9]. Вычислительный экапесимент пьдвcляsу пртгннееаи с номонцью моаннепо лвАлeдрвaeиe (вяз-ности, cлвжнoгтиeиL(TEЙaиврcти, путей и циклов системы, а также моде-уиpoвaниe сцонаригн возможнодс »оазвития сиетгмьь Для ынероро] вания возможных сценариев развития системы в вершины когнитивной корты онопятани тилоодтические влзмyщающиы иои управляющие NOЗдeйsвоиpв видеимпульсож. Фор. мула имиyльaнoдн>пpod;ьеcа[4-6( д) иии переходе кмодeлNномyерeмАни ls видытaкгop мon;eуиpoвaлиe имеет
ВСД) (_1
(n+1= л -v (n=+к fjP, (n=+е, (n=, (3)
j л1
- Ю4] -
где х.(п) - величина импульса в вершине V. в предыдущий момент - такт моделирования - (п), х.(п+1) - в интересующий исследователя (п+1) момент; - коэффициент преобразования импульса; Р^п) - значение импульса в вершинах, смежных с вершиной V.; Qi(n) - вектор возмущений и управляющих воздействий, вносимых в вершину V. в момент п. Это начальный импульс. Набор реализаций импульсных процессов - это «сценарий развития», который указывает на возможные тенденции развития ситуаций. Ситуация в импульсном моделировании характеризуется набором всех Q и значений Х в каждом такте моделирования.
Данная статья продолжает ряд публикаций, посвященных исследованиям с использованием идей и инструментария когнитивного моделирования сложных систем для анализа рынка труда и качества жизни населения [14-16]. Для разработки конкретных когнитивных моделей и проведения исследований занятости молодежи на рынке труда, как фактора повышения качества жизни населения, необходимо определить соответствующие этому вершины и отношения модели 1 и разработать план проведения эксперимента по модели 3.
Причинный анализ. Предлагается в когнитивном моделировании сложных систем использовать причинный анализ на первом этапе разработки моделей по имеющимся статистическим и экспертным данным. Любая экономическая политика заключается в регулировании экономических переменных, и она должна основываться на знании того, как эти переменные влияют на другие переменные, являющиеся ключевыми для лица, принимающего решение. Причинный анализ является методологией научного анализа социально-экономических явлений и процессов, характерной чертой которых выступает наиболее сильная связь между переменными процесса, приводящая к качественному преобразованию одного элемента другим. Объектом причинного анализа выступает прочная устойчивая
зависимость - причинная связь -между двумя факторами, в которой один из факторов выступает способом изменения другого фактора: х у, где х служит причиной у. Причинная связь может проявляться в виде функциональной или стохастической связи. Основными задачами причинного анализа считаются: выявление наиболее характерных для данной проблемной ситуации показателей и определение характера их зависимости друг от друга, а также построение в группе отобранных показателей замкнутых контуров, назначение которых состоит в том, чтобы обеспечить равновесие между ключевыми показателями данной системы. Заметим, что конструирование контура является важнейшим этапом не только в процессе проведения причинного анализа, но и в методах системной динамики. Общим требованием к выбору показателей, лежащих в основе как когнитивного моделирования, так и причинного анализа, является их измеримость и сопоставимость с другими показателями, образующими объект исследования.
Выделим несколько основных простых типов причинно-следственных связей, из которых может формироваться когнитивная карта. Они представлены на рис. 1.
При разработке когнитивных карт принимаются во внимание направленность причинной связи, ее знак (положительная и отрицательная связь), причинно-следственные цепочки и контуры. Например, на рис. 1, это х1—>у, х3—>х2—>х1—>у, и контуры (циклы), например, х„—х2—х1—у—х3или х1—х2—х3—х1. На рисунке отрицательная связь изображена пунктирной линией.
В практике исследования причинных зависимостей в сложных системах весьма продуктивным методом является использование матричных схем при определении причинных зависимостей между выявленными проблемами. Смысл этих схем заключается в коллективной оценке группой экспертов
Рис. 1. Примеры причинно-следственных связей
влияния одних проблем на другие, что дает возможность строитьпредпо-ложения рестсттвенныо ттнденцип ях разьотть птоЬоемныхситуаций ио поиядкт дх иослтдовитсльной деНтрализоции. Если решения принимаются на остове анализа стохастической информации, то можно использовать методы многомерного статистического анализа, опирающегося на широкий спектр методов. Среди его методов можно выделить группы: корреляционно-регрессионного и дисперсионного анализа, компонентного анализа, факторного анализа, методы многомерной классификации. В нашем исследовании был использован корреляционно-регрессионный анализ.
Качество жизни молодежи. Анализируя различные аспекты качества жизни молодежи, выделим проблему рынка труда молодежи, рассматривая молодежь как трудовой ресурс, как потенциальную рабочую силу.
Без знания численности группы «молодежь», ее места в структуре населения, без знания ее основных демографических характеристик невозможны выявление, объяснение и прогнозирование социальных проблем, выработка социальной политики с учетом интересов этой группы населения. Это также невозможно без понимания категории «качество жизни» [21-23]. Выбор категории качества жизни обусловлен тем, что она понимается как базовая для анализа основных общественных
явлений и процессов, в том числе молодеждых.
Сущрствдюо втзлитные прсд-стаслинияо сочестве живни натеьс-еин. Внаштх исследовании Оуетт следовать в основном данным Все-мирн й организации здравоохранения, которая предлагает оценивать качество жизни по следующим п араметрам:
1. Физические: энергичность, усталость, физический дискомфорт, сон и отдых.
2. Психологические: самооценка, концентрация, положительные эмоции, негативные переживания, мышление.
3. Степень независимости: повседневная активность, работоспособность, зависимость от лекарств и лечения.
4. Жизнь в обществе: повседневная активность, социальные связи, дружеские связи, принятие человека в обществе и его общественная значимость, профессионализм.
5. Окружающая среда: жилище и быт, безопасность, досуг, доступность информации, экология (климат, загрязненность, густонаселенность).
6. Духовность и личные убеждения.
На этой основе разработаны различные тестовые методики оценки качества жизни и проводится расчет индикаторов по данным официальной статистики. Например, для этого Рейтинговое агентство «РИА Рейтинг» использует 61 показатель, которые объединены в 10
групп: уровень доходов населения, жилищные условия населения, обеспеченность объектами социальной инфраструктуры, экологические и климатические условия, безопасность проживания, демографическая ситуация, здоровье населения и уровень образования, освоенность территории и развитие транспортной инфраструктуры, уровень экономического развития, развитие малого бизнеса.
Качество жизни молодежи является неотъемлемой частью качества жизни всего населения страны. В настоящее время существует немалое количество определений этого понятия. Терминологический юве-нологический словарь определяет качество жизни молодежи как «интегральное понятие, характеризующее в количественно измеряемых единицах различные стороны жизнедеятельности (образ, стиль жизни) молодежи и различных ее групп; состояние самого субъекта (демографические параметры, физическое и психическое здоровье); условия жизнедеятельности субъекта (уровень жизни молодого поколения). В структуре к.ж.м. выделяются три взаимосвязанных составляющих: 1) состояние субъекта жизнедеятельности (демографические параметры и психофизиологические характеристики группы молодежи); 2) образ жизни субъекта как форма проявления его активности в определенных условиях (стилевые параметры поведения и опосредующего его сознания); 3) условия жизнедеятельности (уровень жизни)».
Будем рассматривать молодежь не просто как социально-демографическую группу, а как субъект экономических отношений. Молодежь среди экономических субъектов выделяем как мобильную, устойчивую подгруппу, которая активно интегрируется в систему экономических отношений, формирует новые приоритеты, генерирует новации, развивая трудовой потенциал, преследуя экономические и
управленческие интересы. При этом участие молодежи в системе экономических отношений характеризуется некоторыми особенностями, обусловленными скорее социально-психологической природой молодежи как социальной группы. Под «качеством» молодежи будем понимать комплекс психофизиологических, интеллектуальных, социальных, социально психологических и духовных потенций этой группы населения, которая определяет будущее социума.
Когнитивное моделирование качества жизни молодежи. Этап 1. Разработка когнитивной карты. В основу разработки когнитивной карты качества жизни молодежи была положена вся вышеприведенная теоретическая база, изучалась статистика, связанная с населением РФ и его молодежной группой, рассматривалось положение молодежи на рынке труда, выделялись основные причинно-следственные схемы, аналогичные рис. 1. Результатом такого исследования стала когнитивная карта, изображенная на рис. 2.
Когнитивная карта G0 была принята как начальная (стартовая); в процессе когнитивного исследования рассматривались несколько вариантов вершин и отношений между ними.
Этап 2. Когнитивное моделирование, анализ свойств модели. С помощью программной системы когнитивного моделирования был проведен анализ свойств устойчивости к возмущениям и структурной устойчивости [8]. Результаты моделирования отражены на рис. 3 и 4.
Устойчивость к возмущениям. Вычисление собственных чисел матрицы AG0 необходимо для определения свойств устойчивости системы к возмущениям. Согласно условию устойчивости к возмущениям и по начальному значению [8], т.к. максимальное по модулю число больше 1, как в нашем случае: |М|=2,3949>1, то система не устойчива ни по возмущению, ни по начальному значению.
V9. Пот| профессионализме
\
ю нации, ЧК
V10. Состояние производства
_ ^Социальная
безопасность молодежи
V15. Система здравоохранения
1
V20. Государственная молодежная политина
VI. Профессиональные, личностные и физические качества молодежи
Рис.2. Когнитивная KapmaG0 «Качествожизнимолодежи»
Это означает, что процессы в анализируемой системе не стабилизируются, не приходят в устойчивое состояние при внесении каких-либо возмущений в нее. Насколько это свойство полезно или нет для изучаемой системы, решение может принимать ЛПР. В данном случае это свойство можно считать полезным -система управляема.
Структурная устойчивость. На рис. 4 представлен фрагмент вычислительного эксперимента по определению числа циклов и их знаков. О свойстве структурной устойчивости принято судить по соотношению четных и нечетных циклов когнитивной
модели. Существует теорема, смысл которой состоит в следующем: если в системе имеется нечетное число отрицательных циклов - система, отображенная данной моделью, структурно устойчива. По результатам вычислительного эксперимента (рис. 4) видим, что число циклов с отрицательной обратной связью - нечетное, равно 5, т.е. можно сделать вывод, что рассматриваемая система структурно устойчива. Свойство структурной устойчивости свидетельствует о том, что небольшие топологические изменения структуры модели не повлияют заметно на ее динамические свойства.
Собственные числа
# Действительная часть Комплексная часть Модул
0 2.3349 0 2.3349
1 0,1927 1.372? 1.3727
2 0,1927 -1,3727 1.3727
3 -1.1824 0.5535 1.1824
4 -1.1824 ■0.553S 1.1824
5 0.60« 0.9886 0.9886
6 0.60« -0.98Й6 0.9886
7 0.6463 0.7922 0,7922
8 0.6463 ■0.7922 0,7922
9 0.877 0 0.877
10 -0,8912 0 0.8912
11 0.356 0 0.С56
■ ') 0 0
13 0 0 0
0 0
15 0 0 0
16 0 0 0
17 0 0 0
Рис.З.Вычислениесобственных чисел матрицы AG0 когнитивной карты G0
Циклы. Всего: 48. Отрицательных: 5. Положительных: 43.
+ (5] VI V9 VIO -> Vil V3 -> V2 V4 V5 -> V14 -> VI + (4) VI V9 VIO -> Vil V3 - > V2 V5 V14 -> VI 4- (3) VI -> V9 -=> VIO -> Vil V3 - э V5 -> V14 -> VI + (5) VI -> V9 VIO -> 16 - э V15 VI + (3) VI V9 VIO -> 16 -5 VI5 V5 V14 -> VI + (6) VI V9 VIO >16-5 V17 -> V14 -> VI
- (2) VI -> V9 -> VIO -> V20 -> VI
- (4) VI -> V9 -i VIO -> V20 Vil -> V3 V2 -> V4 -> V5 -> V14 VI
- (3) VI -> V9 VIO -> V20 Vil -> V3 V2 -> V5 -> V14 VI
- [2) VI -> V9 -5 VIO -> V20 Vil -> V3 V5 -> V14 -> VI
Рис.4.Определениециклов когнитивнойкарты G0^pazMeHm вычислений)
Этап Ре . Импульсное моделирование, сценарный аьализ. Провл-лениь сценарноол анализа рребврт прлеиарительнлй разпебрдкиплрна
определениятехвершин, вкоторые Лудув внесены упнавбяющие илс возмущающие импульсы той или иной величины на определенных тактах моделирования. Моделирование осуществляется по формуле 3.
Сценарий № 1. Пусть государственная молодежная политика начинает реализовываться, управляющий импульс q20 = +1; вектор возмущений = 0;...0; q20 = +1}.
Норис. 5а6 пьаволены раеульоалы веьлизации сценария№ 1, пoйyчнп-ныeи-^з^^Ьй ис л^-сл,в^с^лолис^т^н^^ что ансудератлоннаь мвладежнлр полло тика может положительно повлиять на качсст аoжизла(
Рис. р аУнаглпнвд демонстпо-руют, чт государственная мол деж-ная политика теоретически может положительно влиять на развитие ситуаций в системе «Качество жизни молодежи». Тенденции изменений показателей на рассмотренных шагах моделирования следуют ожиданиям. Помимо сценария № 1 было проведено моделирование еще по
Рис.5. Сценарий № 1
К Ж молодежи
— - Система образования
— Качество материальной базы, оплата труда ——- Государственная молодежная политика
Инвестиции
Молодежный рынок труда
Потребность в профессионализме
• — ■ Качество нации, 41К
42.5
4С.-0
37.5
33.-О
32.5
30.il
27.5
ZS.tl
Vi 22.5
20.С
17.5
15.0
12.5
1С. 0
-2.5
Шаги
З.Е
з,о
2.5 2.0 1.">
1.9 О,5 О.О S 0.5 ¿г -l.O
-2.5 -З.О -3,5
-4,5 —5,О -5,5
- [Качество материальной базы, оплата труда
--Профессиональные, личностные и физические качества молодежи
- Общий уровень жизни
----Социальная дифференциация
~ Напряженность
* Социальная безопасность молодежи ™ Состояние производства
Шаги
Рис. б.Продолжениещенария № 1 - 110 -
15 сценариям, среди которых выделены три основных типа: пессимистичный, оптимистичный и средний между ними.
Дальнейшие исследования качества жизни молодежи требуют
перехода к более сложной когнитивной модели - к параметрическому функциональному графу [6, 9], в котором должны учитываться количественные данные по выбранным вершинам.
Примечания:
1. Распоряжение Правительства РФ от 29.11.2014 № 2403-р «Об утверждении Основ государственной молодежной политики Российской Федерации на период до 2025 года» // Собрание законодательства Российской Федерации. 2014. № 50. Ст. 718.
2. Ростовская Т.К. Три кита управления государственной молодежной политикой в современной России: в трех томах. Т. 1. Нормативно-правовое обеспечение государственной молодежной политики в современной России. М.: ФЦОЗ, 2014. 192 с.
3. Зубок Ю.А., Ростовская Т.К., Смакотина Н.Л. Молодежь и молодежная политика в современном российском обществе. М.: ИТД «ПЕРСПЕКТИВА», 2016. 166 с.
4. Максимов В.И. Когнитивные технологии - от незнания к пониманию // Сборник трудов 1-й Международной конференции «Когнитивный анализ и управление развитием ситуаций» (^С'2001). М.: ИПУ РАН, 2001. Т. 1. С. 4-18.
5. Абрамова Н.А., Авдеева З.К. Когнитивный анализ и управление развитием ситуаций: проблемы методологии, теории и практики // Проблемы управления. 2008. № 3. С. 85-87.
6. Кульба В.В., Кононов Д.А., Ковалевский С.С., Косяченко С.А., Нижегородцев Р.М., Чернов И.В. Сценарный анализ динамики поведения социально-экономических систем. М.: ИПУ РАН, 2002. 122 с.
7. Человеческий фактор в управлении / Под ред. Н.А. Абрамовой, К.С. Гин-сберга, Д.А. Новикова. М.: КомКнига, 2006. 496 с.
8. Горелова Г.В., Джаримов Н.Х. Региональная система образования, методология комплексных исследований. Краснодар, 2002. 358 с.
9. Горелова Г.В., Захарова Е.Н., Радченко С.А. Исследование слабоструктурированных проблем социально-экономических систем: когнитивный подход. Ростов н/Д: Изд-во РГУ, 2006. 332 с.
10. Инновационное развитие социоэкономических систем на основе методологий предвидения и когнитивного моделирования / Под ред. Г.В. Гореловой, Н.Д. Панкратовой. Киев: Изд-во «Наукова Думка», 2015. 464 с.
11. Gorelova G.V. Cognitive modeling as the instrument in course of knowledge of large system // International Journal of Information Theories and Applications. Vol. 18. No 2. 2011. Рр. 172-182.
12. Ginis L.A., Gorelova G.V., Kolodenkova A.E. Cognitive and simulation modeling of development of regional economy system // International Journal of Economies and Financial. 2016. Vol 6. No 5S. Pp. 97-103.
13. Горелова Г.В., Кацко С.В. Формализация проблем управления системой образования в контексте формирования человеческого капитала: монография / Под ред. Г.В. Гореловой. Краснодар, 2011. 172 с.
14. Горелова Г.В, Мандель М.В Имитационное моделирование как инструмент исследования регионального рынка труда // Вестник Адыгейского государственного университета. Серия 5: Экономика. 2012. № 4 (111). С.230-240.
15. Саак А.А. Исследование взаимосвязи качества жизни молодежи с социально-экономической средой на основе когнитивного моделирования // Проблемы экономики и юридической практики. 2018. № 1. С. 57-60.
16. Горелова Г.В., Каурова О.В., Саак А.А., Вишнякова В.А. Когнитивный подход к исследованию проблем занятости молодежи на рынке труда / Социальная политика и социология. 2017. Т. 16. № 1. С.18-27.
17. Толстова Ю.Н. Анализ социологических данных. Методология, дескриптивная статистика, изучение связей между номинальными признаками. М.: Научный мир, 2000. 352 с.
18. Хейс Д. Причинный анализ в статистических исследованиях. М.: Финансы и статистика, 1981. 255 с.
19. Чесноков С.В. Детерминационный анализ социально-экономических данных. М.: Наука, 1982. 168 с.
20. Жуковская В.М., Мучник И.Б. Факторный анализ в социально-экономических исследованиях. М.: Статистика, 1976. 152 с.
21. Томский Г.В. Категория качества жизни // Bulletin de l'Académie internationale CONCORDE. 2015. Вып. 1. С. 3-15.
22. Филюков И.А. Качество жизни населения как показатель эффективности социально-экономического управления в регионе: Диссертация на соискание ученой степени кандидата социологических наук. М., 2009. 174 с.
23. Корчагин Ю.А. Человеческий капитал - основной фактор развития инновационного общества // Bulletin de l'Académie internationale CONCORDE. 2014. Вып. 1. С. 49-90.
References:
1. Executive Order of the Government of the Russian Federation of November 29, 2014 No. 2403-p "On the Approval of the Fundamentals of the State Youth Policy of the Russian Federation for the Period up to 2025 // Assembly of legislation of the Russian Federation. 2014. No. 50. Art. 718.
2. Rostovskaya T.K. Three whales of state youth policy management in modern Russia: in three volumes. Vol. 1. Regulatory support of the state youth policy in modern Russia. M., 2014. 192 p.
3. Zubok Yu.A., Rostovskaya T.K., Smakotina N.L. Youth and youth policy in modern Russian society. M., 2016. 166 p.
4. Maksimov V.I. Cognitive technologies - from ignorance to understanding // Collection of papers of the 1st International Conference "Cognitive analysis and management of the development of situations" (CAS'2001). M.: IPU RAS, 2001. T. 1. Pp. 4-18.
5. Abramova N.A., Avdeeva Z.K. Cognitive analysis and management of the development of situations: problems of methodology, theory and practice // Problems of management. 2008. No. 3. Pp. 85-87.
6. Kulba V.V., Kononov D.A., Kovalevsky S.S., Kosyachenko S.A., Nizhegorodtsev R.M., Chernov I.V. Scenario analysis of the behavior dynamics of socio-economic systems. M.: IPU RAS, 2002. 122 p.
7. The human factor in management / Ed. O.N. Abramova, K.S. Ginsberg, D.A. Novikov. M., 2006. 496 p.
8. Gorelova G.V., Dzharimov N.Kh. Regional education system, integrated research methodology. Krasnodar, 2002. 358 p.
9. Gorelova G.V., Zakharova E.N., Radchenko S.A. Investigation of semi-structured problems of socio-economic systems: a cognitive approach. Rostov-on-Don, 2006. 332 c.
10. Innovative development of socio-economic systems based on the methodologies of foresight and cognitive modeling / Ed. G.V. Gorelova, N.D. Pankratova. Kiev: Publishing House «Naukova Dumka», 2015. 464 p.
11. Gorelova G.V. Cognitive modeling of the large-scale system // International Journal of Information Theories and Applications. Vol. 18. No. 2. 2011. Pp. 172-182.
12. Ginis L.A., Gorelova G.V., Kolodenkova A.E. Cognitive and simulation of the regional economy system // International Journal of Economics and Financial. 2016. Vol 6. No. 5S. Pp. 97-103.
13. Gorelova G.V., Katsko S.V. Formalizing the problems of managing the education system in the context of human capital formation: monograph / Ed. G.V. Gorelova. Krasnodar, 2011. 172 p.
14. Gorelova G.V., Mandel M.V. Imitation modeling as a tool for researching the regional labor market // Bulletin of the Adyghe State University. Series 5: The Economy. 2012. No. 4 (111). Pp. 230-240.
15. Saak A.A. Study of the relationship between the quality of life of young people and the socio-economic environment based on cognitive modeling // Problems of Economics and Legal Practice. 2018. No. 1. S. 57-60.
16. Gorelova G.V., Kaurova O.V., Saak A.A., Vishnyakova V.A. Cognitive approach to the study of youth employment problems in the labor market / Social policy and sociology. 2017. Vol. 16. No. 1. Pp.18-27.
17. Tolstova Yu.N. Analysis of sociological data. Methodology, descriptive statistics, the study of relationships between nominal signs. M.: Scientific world, 2000. 352 p.
18. Heys D. Causal analysis in statistical studies. M.: Finance and Statistics, 1981. 255 p.
19. Chesnokov S.V. Determination analysis of socio-economic data. M.: Science, 1982. 168 p.
20. Zhukovskaya V.M., Muchnik I.B. Factor analysis in socio-economic research. M.: Statistics, 1976. 152 p.
21. Tomsky G.V. Quality of life category // Bulletin of the International Academy CONCORDE. 2015. Vol. 1. Pp. 3-15.
22. Filyukov I.A. Quality of life of the population as an indicator of the effectiveness of socio-economic management in the region: Thesis for the degree of Candidate of Sociological Sciences. M., 2009. 174 p.
23. Korchagin, Yu.A. Human capital is the main factor for the development of an innovative society // Bulletin of the International Academy CONCORDE. 2014. Vol. 1. Pp. 49-90.
